牛牛找工作(AC)

题目描述

为了找到自己满意的工作,牛牛收集了每种工作的难度和报酬。牛牛选工作的标准是在难度不超过自身能力值的情况下,牛牛选择报酬最高的工作。在牛牛选定了自己的工作后,牛牛的小伙伴们来找牛牛帮忙选工作,牛牛依然使用自己的标准来帮助小伙伴们。牛牛的小伙伴太多了,于是他只好把这个任务交给了你。

输入描述:

每个输入包含一个测试用例。
每个测试用例的第一行包含两个正整数,分别表示工作的数量N(N<=100000)和小伙伴的数量M(M<=100000)。
接下来的N行每行包含两个正整数,分别表示该项工作的难度Di(Di<=1000000000)和报酬Pi(Pi<=1000000000)。
接下来的一行包含M个正整数,分别表示M个小伙伴的能力值Ai(Ai<=1000000000)。
保证不存在两项工作的报酬相同。

输出描述:

对于每个小伙伴,在单独的一行输出一个正整数表示他能得到的最高报酬。一个工作可以被多个人选择。

本题思路:

将工作难度和小伙伴的能力值合计在treemap中,取出key排序后再进行相应的取max计算。

java实现

import java.util.*;

public class Main {
    public static void main(String[] args){
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int n = sc.nextInt();
        int m = sc.nextInt();
        TreeMap<Long,Long> map = new TreeMap<>();
        Long[] temp = new Long[n+m];
        //ArrayList<Integer> temp = new ArrayList<>();
        Long[] pepo = new Long[m];
        for(int i = 0; i < n; i++){
            long a = sc.nextLong();
            long b = sc.nextLong();
            //temp.add(a);
            temp[i] = a;
            map.put(a,b);
        }
        for(int i = 0; i < m; i++){
            pepo[i] = sc.nextLong();
            temp[i+n] = pepo[i];
            if(!map.containsKey(pepo[i])){
                map.put(pepo[i], (long) 0);
            }
        }

        Arrays.sort(temp);
        long max = 0;
        for(int i = 0; i < m+n; i++){
            max = Math.max(max, map.get(temp[i]));
            map.put(temp[i],max);
        }
        for(int i = 0; i < m; i++){
            System.out.println(map.get(pepo[i]));
        }
    }
}

%MOPSO:63、311;example:42 % ----------------------------------------------------------------------- % clear clc mpc=loadcase('case33bw_60'); n_Bus=mpc.bus(end,1); Load=[ 0.8, 0.805, 0.81, 0.818, 0.83, 0.91, 0.95, 1, 1.05, 1.08, 1.03, 1.01, 0.95, 0.9, 0.905, 0.91, 0.93, 1.02, 1.1, 1.18, 1.2, 1.08, 0.9, 0.84]/ 1.4; % 多目标函数 MultiObjFnc = 'mubiao'; switch MultiObjFnc case 'mubiao' % 总的THDu MultiObj.fun = @(x) m(x); %x是充电桩节点的Iv,n*m,n个节点,每个节点是m次;m=8,n=10 %按照每个节点的1-8次电流来划分 %总数 MultiObj.nVar = 10*8; %这里再加入判断有几个反向接入的,用概率再取整; g=0.2; n=80*g;%g为每时刻的反向接入的概率 %前几个的最小/最大 MultiObj.var_min(1:n) = -40; MultiObj.var_max(1:n) = 0; MultiObj.var_min(n+1:80) = 0; MultiObj.var_max(n+1:80) = 40; end %% MOPSO参数 params.Np = 200; % 种群规模 params.Nr = 200; % 存储库大小 params.maxgen = 20; % 最大迭代次数 params.W = 0.4; % 惯性权重 params.C1 = 1.4; % Individual confidence factor params.C2 = 1.4; % Swarm confidence factor params.ngrid = 10; % Number of grids in each dimension params.maxvel = 10; % Maxmium vel in percentage params.u_mut = 0.8; % Uniform mutation percentage % MOPSO REP = MOPSO(params,MultiObj);%MOPSO的迭代次数决定了REP的行数,而M函数的值是一个迭代下x的所有值决定了一行中所有列的值 %所以,每次输出80个(一行) %也即谐波计算要返回80个值 REP.pos(:,1:8); REP.pos(:,9:16);%每个充电桩的8个谐波电流 REP.pos(:,17:24); REP.pos(:,25:32); REP.pos(:,33:40); REP.pos(:,41:48); REP.pos(:,49:56); REP.pos(:,57:64); REP.pos(:,65:72); REP.pos(:,73:80); [sum_THDU, V_bus_h_total_abs, Bus_V] = funmm(x); %结果 disp('目标函数值:REP.pos_fit'); disp('DGs接入位置、容量:REP.pos'); figure scatter(REP.pos_fit(:,1),REP.pos_fit(:,2),'r','g') xlabel('f1');ylabel('f2'); figure plot(Load) hold on plot(PV) hold on plot(Wind) % % for i=1:1:5 % figure % stairs(REP.pos(i,9:32),'ro-') % figure % stairs(REP.pos(i,33:56),'ro-') % end Figure(REP,12) %最终的图是24小时的THD的变化图展示抑制谐波的效果; %给目标,以各个的Iv初始值先运行一次,求出一次REP的矩阵(THDu在f1在M中,M在REP中),在进入MOPSO的循环,每次求一次REP %REP是每次包含多个矩阵是因为M中原先两个函数,所以双维,现在只一个函数,则单维,但仍有多个矩阵 % 到网损最小的解的索引 [~, minLossIndex] = min(REP.pos_fit(:, 2)); % 提取该解的决策变量和目标函数值 bestSolution = REP.pos(minLossIndex, :); % 决策变量 bestFitness = REP.pos_fit(minLossIndex, :); % 目标函数值 % 显示结果 disp('最小网损对应的决策变量(REP.pos):'); disp(bestSolution); disp('对应的目标函数值(REP.pos_fit):'); disp(bestFitness); 这是我构建粒子群寻优的代码,为什么会出现无法索引至m(x)的情况:函数或变量 'm' 无法识别。 出错 example>@(x)m(x) (第 14 行) MultiObj.fun = @(x) m(x); 以下是m(x)的代码: function f= m(x) %%这个函数就是给一组粒子,返回一个sumTHDU! %% n=size(x,1);%粒子数 for l=1:n %l的意思是每一种粒子情况下的一个sumTHDU,最终会合在一个f中,输出给example的REP中 %80个谐波电流值用x(l,j)的形式带入,表示第l个粒子情况下的第j个谐波电流的大小,10*8的一行排布 %以上是构建粒子群的循环代码,以下是在一个粒子值下的运算结果(得到一个sum) %% ac_data = case33bw_60; %这里未使用loadcase %case33bw case_ieee34 ac_case8(阻抗较小) ac_baseMVA = ac_data.baseMVA; ac_bus = ac_data.bus; ac_branch = ac_data.branch; ac_gen = ac_data.gen; ac_dg = ac_data.dg; %%电网数据 source1 = ac_data.source; %谐波源 charge1=ac_data.charge; %充电桩需要再单独在33中去设置 ac_bn = find(ac_bus(:, 2)==3); %平衡节点 ac_pv = find(ac_bus(:, 2)==2); %PV节点 ac_pq = find(ac_bus(:, 2)==1); %PQ节点 UB = ac_bus(1,10); ZB =UB^2/ac_baseMVA; IB = ac_baseMVA/sqrt(3)/UB; m = length (ac_pq); % 初始化变量:保存各节点各次谐波注入电流幅值 I_bus_h_total_abs = zeros(harmonic_num, busNum); % harmonic_num x bus_num %% 基于牛拉法的基波潮流计算 %基波下,充电桩的参数设定,与x包含的80值无关,但与正反向充电时的功率有关,这块的思路 Ybus = createYbus(ac_baseMVA, ac_bus, ac_branch); Pacs = -ac_bus(:,3); %有功负荷消耗,看做负值 Pacs(ac_gen(:,1)) = ac_gen(:,2) - ac_bus(ac_gen(:,1),3); %发电机节点的有功功率 % 删不删去dg,充电桩的有功功率要不要算,有功注入与无功注入 Pacs(ac_dg(:,1)) = Pacs(ac_dg(:,1))+ ac_dg(:,2) ; %接入dg电源用功注入 Qacs = -ac_bus(:,4); Qacs(ac_gen(:,1)) = ac_gen(:,3) - ac_bus(ac_gen(:,1),4); %发电机节点的无功功率 Qacs(ac_dg(:,1)) = Qacs(ac_dg(:,1))+ ac_dg(:,3) ; %接入dg电源无功注入 Pacs = Pacs/ac_baseMVA; Qacs = Qacs /ac_baseMVA; %标幺化,bus不用标幺化 kac = 0;%迭代次数 %计算节点功率Pi,Qi busNum = length(ac_bus(:, 1)); Bus_V = ac_bus(:, [1,8:9]); %仅用于形成雅克比矩阵 Bus_V(ac_gen(:,1),2) = ac_gen(:,6); %平衡节点电压 Pii=zeros(busNum, 2); %所有节点(包括平衡节点)的Pi Qii=zeros(busNum, 2); Pii(:,1)=Bus_V(:, 1); %没有特殊的含义,复制编号 Qii(:,1)=Bus_V(:, 1); Y = Ybus([ac_pq;ac_pv],[ac_pq;ac_pv]); %除去平衡节点后的Y阵,用于雅克比矩阵,直接去掉该行列 Pacs = Pacs([ac_pq;ac_pv],:); Qacs = Qacs([ac_pq;ac_pv],:); while true for i=1:busNum for j=1:busNum detal_ij=(Bus_V(i,3)-Bus_V(j,3))*pi/180; %角度转弧度 Pii(i, 2)=Pii(i, 2)+Bus_V(j, 2)*(real(Ybus(i, j))*cos(detal_ij)+imag(Ybus(i, j))*sin(detal_ij)); %Pi从2开始 Qii(i, 2)=Qii(i, 2)+Bus_V(j, 2)*(real(Ybus(i, j))*sin(detal_ij)-imag(Ybus(i, j))*cos(detal_ij)); end Pii(i, 2) = Bus_V(i, 2)*Pii(i, 2); Qii(i, 2) = Bus_V(i, 2)*Qii(i, 2); end %重新编号1~m为PQ节点,m+1~n-1+m为PV节点 Pi = Pii([ac_pq;ac_pv], :); %除去平衡节点且重置节点位置 Qi = Qii([ac_pq;ac_pv], :); %除去平衡节点且重置节点位置 V = Bus_V([ac_pq;ac_pv], :); Uac_m = V(:, 2); Uac_a = V(:, 3); Uacs = Uac_m .* exp(1j * (Uac_a*pi/180)); dP = Pacs - Pi(:,2); dQ = Qacs - Qi(:,2); % dP = Pacs - real(Uacs.*conj(Y*Uacs));%公式不能用 % dQ = Qacs - imag(Uacs.*conj(Y*Uacs)); if max(abs(dP)) <= 1e-9 && max(abs(dQ(1:m))) <= 1e-9 %收敛判据 break end [J,H,N,K,L] = Jacobi(V, Y, ac_pq ,ac_pv,Pi,Qi); %返回雅克比矩阵各子矩阵 Ud2 = diag(V(:,2)); dPQ = [dP ; dQ(1:m)]; ang_U = -J^-1*dPQ; dang = ang_U(1:busNum-1); %弧度结果 dU = diag(Uac_m(1:m))*ang_U(busNum:end); %数据修正 Bus_V(V(1:m,1),2) = Bus_V(V(1:m,1),2)+dU; %修正原编号下PQ节点电压幅值和相角 Bus_V(V(:,1),3) = Bus_V(V(:,1),3)+dang*180/pi; %弧度转角度,空载情况角度增加 Pii(:,2) =0; Qii(:,2) = 0; kac = kac+1; end %% 平衡节点功率计算Sn %默认只有一个平衡节点 Ui = Bus_V(:, 2).*cos(Bus_V(:, 3)*pi/180)+1i*Bus_V(:, 2).*sin(Bus_V(:, 3)*pi/180); %电压复数形式 Sn=0; for i=1:busNum Sn = Sn+ Ui(ac_bn)*(conj(Ybus(i, ac_bn))*(conj(Ui(i)))); %Ui*sum(conj(Yij)*conj(Uj)) end %方法一:计算支路电流 branch_num = length(ac_branch(:, 11)); I_branch = zeros(branch_num, 3); S_branch = zeros(branch_num, 5); I_branch(:, 1:2) = ac_branch(:, 1:2); S_branch(:, 1:2) =ac_branch(:, 1:2); from_node = ac_branch(:, 1); to_node = ac_branch(:, 2); z_branch = (ac_branch(:, 3)+1i*ac_branch(:, 4))/ZB; I_branch(:, 3) = (Ui(from_node)-Ui(to_node))./(z_branch); %支路流过的电流 for k = 1:length(I_branch(:,1)) %考虑电容注入电流 I_branch(k, 3) = I_branch(k, 3) +Ui(from_node(k))*(1i*ac_branch(k,5)*ZB)/2; I_branch(k, 3) = I_branch(k, 3) +Ui(to_node(k))*(1i*ac_branch(k,5)*ZB)/2; end S_branch(:, 3) = Ui(from_node).*conj(I_branch(:, 3))*ac_baseMVA; %支路ij流过的容量 S_branch(:, 4) = Ui(to_node).*conj(-I_branch(:, 3))*ac_baseMVA; %支路ji流过的容量 S_branch(:, 5) =real(S_branch(:, 3)+S_branch(:, 4)); %基波潮流有功损耗 ac_loss = sum(S_branch(:, 5)); %计算节点注入电流 bus_num = length(ac_bus(:, 1)); Iii = zeros(bus_num, 2); Iii(:, 1) = ac_bus(:, 1);%标点 Sii = Pii(:,2)+1i*Qii(:, 2); Iii(:, 2) = conj(Sii)./conj(Ui); %注意共轭的取值 Ii = Ybus*Ui; %Ii = Yi1*U1+Yi2*U2+Yi3*U3+…… %% 诺顿谐波潮流计算 harmonic_U_h = zeros(bus_num, 3);%3列,1节点、2谐波幅值、3相角 harmonic_U_h(:, 1)=ac_bus(:, 1);%第一列是节点数 %harmonic_U_h算的是全部33节点的 source_bus = source1(:, 1);%确定谐波源的节点数作为第一列 %单独谐波源的节点编号 %Charge_bus = [5,10,13,16,20,24,11,28,31,17]; % 10个特定节点的编号,作为充电桩 %单独充电桩的节点编号 %但是,应该在33节点中设置 harmonic_U_h(source_bus, 2) = 0.05; %谐波源的谐波幅值设为0.05 %全体先设为了0.05吗? harmonic_U_h(:, 3) = 0; %谐波相角设为0 harmonic_num = length(source1(1, :))-1; %此处考虑5,7,11,13,17次谐波,17也全为0 load_power = (ac_bus(:, 3)+1i*ac_bus(:, 4)); %负荷功率MVA Zload = zeros(bus_num, harmonic_num); V_bus_h_total_abs = zeros(harmonic_num , bus_num); I_branch_h_total_abs = zeros(harmonic_num , branch_num); loss = zeros(branch_num ,harmonic_num ); Pi_fam = -Pii(:,2)*ac_baseMVA; Qi_fam = -Qii(:,2)*ac_baseMVA;Sii_fam = Sii*ac_baseMVA;%采用有名值计算 source_R1 = Pi_fam(source_bus).*(Bus_V(source_bus, 2)*UB).^2./(abs(Sii_fam(source_bus))).^2;%阻抗串联模型 source_X1 = Qi_fam(source_bus).*(Bus_V(source_bus, 2)*UB).^2./(abs(Sii_fam(source_bus))).^2; for i = 1:harmonic_num %计算各次的 %谐波源负荷模型被代替 h = 2*i+1; %次数 k=i; I_h = zeros(bus_num, 1); %所有节点电流向量,表示一个特定次数的所有电流值(列向量) if charge1(:, i+1)==0 %存在一个充电桩发出该次谐波 %这是在假设充电桩也在33以后的形式 Charge_Ih = zeros(bus_num, 1); % 初始化已知谐波电流矩阵(复数,标幺值) for j=1:10 Charge_Ih(charge1(j,1)) = x(l,k); %l粒子下的第i次谐波在节点j的谐波电流(标幺值 k=k+8; end I_h = Charge_Ih; %上述是对已知量的先赋值给I_h,对于剩下的谐波源及其他节点再计算他们的谐波电流 if source1(:, i+1)~=0 %存在谐波源发出该次谐波 I_h0= -Iii(source1(:,1), 2).*source1(:, i+1); %用节点注入电流约为0.0075时谐波电压畸变率2% %什么意思 基准的意思 harmonic_Uhs = harmonic_U_h(:,2).* exp(1j * (harmonic_U_h(:,3)*pi/180));%谐波电压初始值 Zh_eq = source_R1+1i*h*source_X1; while true %解耦迭代过程 I_eq = harmonic_Uhs(source1(:,1))./Zh_eq; I_eq = I_eq/IB; %标幺化 I_h(source1(:,1)) = I_h0+I_eq; %发电机谐波模型 XG_h = 1i*h*ac_gen(:, 23)/ZB; %负序电抗0.2;XG=1i*h*0.2*sqrt(real(Sn)^2+imag(Sn)^2); yG = 1./XG_h; Zload([ac_bn;ac_pv] , i) = XG_h; %负荷谐波阻抗模型 Num_L= find( load_power(ac_pq) ~=0); %pq节点中非零负荷的位置 RL = real(load_power(ac_pq(Num_L))).*(Bus_V(ac_pq(Num_L), 2)*UB).^2./(abs(load_power(ac_pq(Num_L)))).^2;%有名值计算 RL = RL/ZB; %33节点系统需要标幺化,下同 XL = imag(load_power(ac_pq(Num_L))).*(Bus_V(ac_pq(Num_L), 2)*UB).^2./(abs(load_power(ac_pq(Num_L)))).^2; XL = XL/ZB; Zload(ac_pq(Num_L) ,i) = RL+1i*h*XL; %Z=U^2*S/|S|^2 Zload(source1(:,1) ,i) = Zh_eq/ZB; %电源节点和负荷节点自导纳 yloads=zeros(size(Zload)); for j=1:bus_num if Zload(j, i) ~=0 yloads(j, i) = 1/Zload(j, i); end end % yloads=zeros(bus_num,1); %各节点的负荷等值模型 % for j=1:bus_num % if load_power(j) ~=0 % yloads(j, 1)=real(load_power(j))/Bus_V(j, 2)^2-1i*imag(load_power(j))/(h*Bus_V(j, 2)^2); %yii = Pi/Vi^2-j*Qi/(h*Vi^2)??? % else % yloads(j, 1) = 0; % end % end %线路谐波模型 branch_h = ac_branch;%已经标幺化 branch_h(: ,3) = ac_branch(: ,3); branch_h(: ,4) = h*ac_branch(: ,4); branch_h(: ,5) = h*ac_branch(: ,5); %形成网络谐波导纳矩阵 bus_h = ac_bus;%bus没有标幺化 bus_h(:, 5) = real(yloads(:, i))+bus_h(:, 5)*ZB; %导纳乘以阻抗基准值 bus_h(:, 6) = imag(yloads(:, i))+bus_h(:, 6)*ZB; Ybus_h = createYbus(ac_baseMVA, bus_h, branch_h); %由负荷等值模型和发电机等值模型组成 U_h = (Ybus_h^-1)*I_h; %迭代收敛判据 dU_h = harmonic_Uhs -U_h; if max(abs(dU_h)) <= 1e-7%收敛判据 break end harmonic_Uhs = U_h; end V_bus_h_total_abs (i,:) = abs(U_h); I_bus_h_total_abs(i, :) = abs(I_h); % 保存各节点注入电流幅值 z_branch_h = branch_h(:, 3)+1i*branch_h(:, 4); I_branch_h = (U_h(from_node)-U_h(to_node))./(z_branch_h); % for k = 1:length(I_branch_h) I_branch_h(k) = I_branch_h(k)+U_h(from_node(k))*(1i* branch_h(k,5))/2; I_branch_h(k) = I_branch_h(k)+U_h(to_node(k))*(1i* branch_h(k,5))/2; end I_branch_h_total_abs(i, :) = abs(I_branch_h); Sij_branch_h = U_h(from_node).*conj(I_branch_h); %支路ij流过的容量 Sji_branch_h = U_h(to_node).*conj(-I_branch_h); %支路ji流过的容量 loss(: ,i) =abs(real(Sij_branch_h+Sji_branch_h))*ac_baseMVA*10^6; %谐波潮流有功损耗 % for k= 1:branch_num % yij = abs(1/(branch_h(k, 3)+1i*branch_h(k, 4))); % I_branch_h_total_abs(i, k)=abs(U_h(branch_h(k ,1))-U_h(branch_h(k,2)))*yij;%Iij = |Ui-Uj|*|yij| % end else fprintf('******%dth harmonic is not considered******\n',h); end end end p=size(abs(U_h)); THDU = sqrt(sum(V_bus_h_total_abs.^2, 1)) ./ Bus_V(:, 2)';%各个节点的谐波畸变率 sum_THDU = sum(THDU); % 所有节点的 THDU 总和 f=sum_THDU; end
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