【倍增】CH_0601 Genius ACM

博客围绕数列分段问题展开,定义校验值为从数列取m对数,其差的平方和最大值。要使每段校验值不超k,求最少分段数。思路是先求校验值,采用最大与最小配对等方式。分段时用倍增思想,每次加入2的次幂长度的数,还可用归并思想优化复杂度。

题意

定义“校验值”为:
从数列中取出mmm对数(不够就取完),求出每对数的差的平方和最大,这个值即为校验值。
给出一个数列,把它分段,求出每一段的校验值不超过kkk时,这个数列最少要分成几段。

思路

首先我们需要求出校验值,即使最大的数和最小的数为一对,第二大的数和第二小的数为一对……然后求出差平方。

分段,如果是朴素的方法,即为每次加入一对数判断校验值,但我们可以用倍增的思想,每次加入2的次幂的长度的数,进行判
断校验值,每次加入数时不用都进行快排,可以利用归并的思想优化复杂度。

代码

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>

int t, n, m, ans;
long long k;
int a[500001], b[500001], c[500001];

void merge(int l, int r, int p) {
	int i = l, j = r + 1;
	for (int k = l; k <= r + p; k++) {
		if ((i <= r && b[i] <= b[j]) || j > r + p) c[k] = b[i++];
		else c[k] = b[j++];
	}
}

int check(int l, int r, int p) {
	for (int i = r + 1; i <= r + p; i++)
		b[i] = a[i];
	std::sort(b + r + 1, b + r + p + 1);
	merge(l, r, p);
	long long res = 0, lim = std::min(m, (r + p - l + 1) / 2);
	for (int i = 1; i <= lim; i++)
		res += (long long)(c[i + l - 1] - c[r + p - i + 1]) * (c[i + l - 1] - c[r + p - i + 1]);
	return res <= k;
}

int main() {
	scanf("%d", &t);
	while (t--) {
		scanf("%d %d %lld", &n, &m, &k);
		for (int i = 1; i <= n; i++)
			scanf("%d", &a[i]);
		b[1] = a[1];
		ans = 0;
		int l = 1, r = 1;
		while (r < n) {
			r = l;
			int p = 1;
			while (p) {
				if (r + p <= n && check(l, r, p)) {
					r += p;
					p *= 2;
					for (int i = l; i <= r + p; i++)
						b[i] = c[i];
				} else p /= 2;
			}
			l = r + 1;
			ans++;
		}
		printf("%d\n", ans);
	}
}
这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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