题解【luoguP4053 bzojP1029 [JSOI2007]建筑抢修】

本文介绍了一道洛谷题目,通过贪心算法结合优先队列解决建筑修复顺序的问题。策略为按修复时间从小到大排序,利用优先队列维护当前已选择的最大修复时间。

洛谷题链
bzoj题链


PS:

  • ti t i : 在什么时候建筑 i i 自爆

  • ai : 修复 i i 所花时间


题解
算法:贪心+堆维护

贪心策略:

  • 直接按 t 贪心?显然不行。

    • 那我们考虑先按 t t 贪心,中途再更改。
    • t 从小到大排序之后,开始轮流遍历每个建筑。
    • 如果中途某个建筑 i i 无法在 ti 的时间内修复,那么在先前选择修复的建筑中拿出 aj a j 最大的 j j 号建筑。若 ai<aj,则放弃 j j 转而修 i(主思路)

策略证明:

  • 若第 i i 号出现时间不足,那么前 i 个建筑中最多修复 i1 i − 1 个建筑
  • 则我们必然选择 ai a i 较小的前 i1 i − 1 个建筑,给后面的修复留下更多的时间

实现方法:

  • 使用堆来维护选择的建筑中 ai a i 最大的。
  • 这里我用的是STL中的优先队列。
  • 至于堆和优先队列,不会的童鞋请自行学习

实际代码:

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <queue>
#define MAXN 200200
using namespace std;

int n;
int T;//T指遍历时经过了多久时间
int ans;
struct node
{
    int w; //这个是题解中的ai
    int t;
}a[MAXN];
priority_queue<int> Q;//优先队列

bool cmp (node x, node y)
{
    return x.t < y.t;//按t从小到大排序
}
int main()
{
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++)
        scanf("%d%d", &a[i].w, &a[i].t);
    sort(a + 1, a + n + 1, cmp);
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    {
        if(T + a[i].w > a[i].t)//如果无法修复此楼
        {
            if(a[i].w < Q.top())//ai < aj
            {
                T -= Q.top();//注意这里要减掉
                Q.pop();
                Q.push(a[i].w);
                T += a[i].w;
            }
        }
        else 
        {
            Q.push(a[i].w);
            ans++;
            T += a[i].w;
        }
    }
    printf("%d\n", ans);
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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针对JSOI2012铁拳问题的解答或分析,网络上存在一些资源可以帮助理解这个问题。JSOI指的是江苏省青少年信息学奥林匹克竞赛,而"铁拳"可能是其中一道编程挑战题目。 由于具体的问题描述和官方提供的标准解法可能不会广泛公开,找到详细的解析可能会有些困难。但是可以通过以下途径来获取相关信息: 查找在线论坛和社区讨论 许多程序员和技术爱好者会在网上分享他们对于各种算法比赛题目的见解。例如洛谷、牛客网等平台经常会有用户上传自己的解决方案或者讨论思路。 参考书籍与教程材料 某些专注于算法竞赛准备的书籍里或许会收录这道题目以及其对应的解决办法。同时也可以查看是否有相关的教学视频讲解了类似的动态规划或者其他适用于此题型的方法论。 参与专门的兴趣小组交流 加入特定的信息学奥赛QQ群或其他社交平台上建立的学习圈子,向其他成员询问有关此题的经验心得也是一个不错的选择。 利用学术文献数据库 像Google Scholar这样的搜索引擎有时能找到由教授或是研究人员撰写的论文,这些文章中也许包含了对这类复杂问题的专业探讨。 为了帮助更好地理解和解决问题,这里给出一个通用性的建议框架用于处理类似的比赛题目: 尝试定义状态转移方程以构建动态规划模型。 考虑边界条件确保所有情况都被覆盖到。 优化空间复杂度避免不必要的内存占用。 测试不同规模的数据集验证程序正确性。
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