记录PTA甲级以及C++部分语法知识1067

本文探讨了一种通过键值互换优化数组排序的算法,避免了不必要的查找过程,提高了排序效率。详细介绍了算法的实现步骤,并对比了两种不同实现方式的性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

不断的查找0当前位置上应该存放的数与之替换,模拟出整个过程。但是有两个case会超时。

#include<iostream>
using namespace std;

int num[100001];
int main(){
	int N,i,k;
	scanf("%d",&N);
	for(i=0;i<N;i++)
		scanf("%d",&num[i]);
	int cnt=0,zero;
	for(i=0;i<N;i++){
		if(num[i]==0)
			zero=i;
	}
	while(1){
		if(zero==0){
			for(i=1;i<N ;i++)
				if(num[i]!=i) break;
			num[0]=num[i];
			num[i]=0;	
			zero=i;
			if(zero==N) break;///再次查找没有在不对应位置上的数
			cnt+=1;
		}
		for(i=0;i<N && num[i]!=zero;i++);///
		//cout<<"XXXX:"<<i<<endl;
		num[zero]=zero;
		cnt+=1;
		zero=i;
		num[zero]=0;
	}
	cout<<cnt<<endl;
	system("pause");
	return 0;
}

将上面的代码中num数组键值互换即可得到可以省去查找的算法。

参考:https://blog.youkuaiyun.com/hy971216/article/details/81272254

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 100010;
int pos[maxn];
int main() {
    int n, ans = 0,num;
    scanf("%d", &n);
    int left = n - 1;//未归位的数的个数,最后一次两数回位,初值设为n-1
    for(int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d", &num);
        pos[num] = i;
        if(num == i && num != 0) {
            left--;
        }
    }
    int k = 1;
    while(left > 0) {
        if(pos[0] == 0) {//0回到第0个位置
            while(k < n) {
                if(pos[k] != k) {//寻找第一个不在其本位的数 交换
                    swap(pos[0], pos[k]);
                    ans++;
                    break;
                }
                k++;
            }
        }
    while(pos[0] != 0) {
        swap(pos[0], pos[pos[0]]);//占据0号空间的数回归本位
        ans++;
        left--;
    }
    }
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}

 

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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