HDU 5178 pairs

本文介绍了一道关于在X轴上寻找符合条件点对数量的算法问题,使用尺取法进行解决。输入一系列点的横坐标及一个整数k,统计所有满足条件的点对数量。

pairs

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Problem Description
John has  n  points on the X axis, and their coordinates are  (x[i],0),(i=0,1,2,,n1) . He wants to know how many pairs <a,b>  that  |x[b]x[a]|k.(a<b)
 

Input
The first line contains a single integer  T  (about 5), indicating the number of cases.
Each test case begins with two integers  n,k(1n100000,1k109) .
Next  n  lines contain an integer  x[i](109x[i]109) , means the X coordinates.

 

Output
For each case, output an integer means how many pairs <a,b>  that  |x[b]x[a]|k .
 

Sample Input
  
2 5 5 -100 0 100 101 102 5 300 -100 0 100 101 102
 

Sample Output
  
3 10

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5178

题意:输入X轴上n个点的横坐标X[i](0<=i<n)和一个k,统计满足|X[b]-X[a]|<=k,(a<b)的(a,b)的对数。

解题思路:尺取法,这几天一直在找尺取法的题目在做,所以看到这道题直接就是用的尺取法,没想别的办法,因为取得是绝对值,所以a,b的顺序并不重要,直接排个序然后用尺取法做就好了。

AC代码:

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int MAXN = 100000 + 10;//定义最大的点数 
int n,k;
int  x[MAXN];//点坐标数组 
void solve()
{
	int s,t;
	long long cnt;
	s=0,t=0,cnt=0;
	for(s=0,t=0;s<n;s++) //尺取法,一步一步挪 
	{
		while(x[t+1]-x[s]<=k && t+1<n) t++;//当差满足要求且下标不超过n时循环
		cnt+=t-s;//更新结果。 
	}
	printf("%lld\n",cnt);
}
int main(void)
{
	int T;
	scanf("%d",&T);
	while(T--)
	{
		scanf("%d%d",&n,&k);
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%d",&x[i]);
		}
		sort(x,x+n);//因为是取绝对值,所以谁在前谁在后不影响结果 
		solve();
	}
	return 0;
}


### HDU 5178 Python 题解 针对HDU 5178题目,该问题涉及的是一个关于字符串处理以及特定模式匹配的任务。为了有效解决问题,可以采用动态规划的方法来优化求解过程。 #### 动态规划方法解析 定义`dp[i][j]`表示前`i`个字符中以第`j`种方式结尾的最大值。通过遍历输入字符串并更新状态转移方程,最终得到全局最优解。对于每一个可能的状态转换,都需要考虑当前字符是否符合给定条件,并据此调整相应的计数值[^1]。 ```python def solve_problem(input_string): n = len(input_string) dp = [[0]*2 for _ in range(n+1)] # 初始化边界情况 dp[0][0], dp[0][1] = 0, float('-inf') for i in range(1, n + 1): c = input_string[i-1] if condition_met(c): # 假设有一个判断函数condition_met() dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]) dp[i][1] = dp[i-1][0] + value_of_c(c) # 同样假设value_of_c()返回c对应的值 else: dp[i][0] = dp[i-1][0] dp[i][1] = float('-inf') result = max(dp[n][0], dp[n][1]) return result ``` 上述代码片段展示了如何利用二维数组存储中间结果,并基于这些结果迭代计算直至获得整个序列的最佳解决方案。需要注意的是,在实际编码过程中应当根据具体题目的要求完善辅助函数如`condition_met()`和`value_of_c()`的具体逻辑实现。 由于未找到直接与HDU 5178相关的描述性引用材料,以上解答是基于一般性的算法思路构建而成。如果存在具体的约束条件或其他细节,则需进一步调整策略以适应实际情况。
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