GYM 100971 D.Laying Cables(set)

本文介绍了一种算法,用于解决在x轴上分布的不同人口规模城市之间的父子关系问题。通过将城市按人口规模降序排列,并使用集合进行二分查找来高效确定每个城市的父亲城市。

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

Description
x轴上一些点x[i]处有一个p[i]个人的城市,对于每个城市定义其父亲城市为离其最近的人数比其多的城市,如果有两个城市距其距离相同且都是最近的,那么人数多的那个城市是其父亲城市,求每个城市的父亲城市
Input
第一行一整数n表示城市数量,之后n行每行两个整数x[i]和p[i]表示第i个城市在x[i]处且人口为p[i],p[i]互不相同
(1<=n<=2e5,1<=x[i],p[i]<=1e9)
Output
输出n个整数表示每个城市的父亲城市,没有则输出-1
Sample Input
4
1 1000
7 10
9 1
12 100
Sample Output
-1 4 2 1
Solution
按人数降序排,从大到小把城市插入到set里,这样当插入第i个城市之前,set里存的是所有人数大于pi]的城市,二分搜索找到距离离其最近的城市(0个或1个或2个),0个则该城市没有父亲城市,一个那么这个就是其父亲城市,两个就比一下人数,多的那个是其父亲城市
Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<queue>
#include<map>
#include<set>
#include<ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define maxn 222222
typedef pair<int,int>P;
set<P>s1;
set<P>::iterator pre,next;
int n;
struct node
{
    int x,p,id;
    bool operator<(const node&b)const
    {
        return p>b.p;
    }
}a[maxn];
int ans[maxn];
map<int,int>M;
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        M.clear(),s1.clear();
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d%d",&a[i].x,&a[i].p);
            a[i].id=i;
            M[a[i].x]=i;
        }
        sort(a+1,a+n+1);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            int x=a[i].x,id=a[i].id;
            ans[id]=-1;
            pre=next=s1.lower_bound(P(x,-1));
            if(s1.size()>0)
            {
                if(next==s1.end())pre--,ans[id]=(*pre).first;
                else
                {
                    if(next==s1.begin())ans[id]=(*next).first;
                    else
                    {
                        pre--;
                        int d1=x-(*pre).first,d2=(*next).first-x,p1=(*pre).second,p2=(*next).second;
                        if(d1<d2||d1==d2&&p1<p2)ans[id]=(*pre).first;
                        else ans[id]=(*next).first;
                    }
                }
            }
            s1.insert(P(x,i));
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            if(ans[i]==-1)printf("-1");
            else printf("%d",M[ans[i]]);
            printf("%c",i==n?'\n':' ');
        }
    }
    return 0;
}
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域,自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具,能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架,它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来,实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一,推动了Jenkins从持续集成(CI)向持续交付(CD)及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下: 登录Jenkins,点击“新建项”,选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述,点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心,用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例: 在上述脚本中,定义了四个阶段:Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目,可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline,我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署,从而提高项目的整体质量和可靠性。
### 使用 `gym.spaces.Box` 定义动作空间 在OpenAI Gym环境中定义连续的动作空间通常会使用到 `gym.spaces.Box` 类。此类允许创建一个多维的盒子形状的空间,其边界由低限(low)和高限(high)参数指定[^1]。 对于给定的例子,在类 `ActionSpace` 中静态方法 `from_type` 返回了一个基于输入类型的行动空间实例: 当 `space_type` 是 `Continuous` 时,返回的是一个三维向量形式的动作空间对象,该对象表示三个维度上的取值范围分别为 `[0.0, 1.0]`, `[0.0, 1.0]`, 和 `[-1.0, 1.0]` 的实数集合,并且数据类型被设定为了 `np.float32`: ```python import numpy as np import gym class ActionSpace: @staticmethod def from_type(action_type: int): space_type = ActionSpaceType(action_type) if space_type == ActionSpaceType.Continuous: return gym.spaces.Box( low=np.array([0.0, 0.0, -1.0]), high=np.array([1.0, 1.0, 1.0]), dtype=np.float32, ) ``` 此段代码展示了如何通过传递最低限度(`low`)数组以及最高限度(`high`)数组来初始化一个新的Box实例,从而构建出一个具有特定界限的多维连续数值区间作为环境可能采取的一系列合法行为的选择集的一部分。 另外值得注意的是,每个环境都应当具备属性 `action_space` 和 `observation_space` ,这两个属性应该是继承自 `Space` 类的对象实例;Gymnasium库支持大多数用户可能会需要用到的不同种类的空间实现方式[^2]。 #### 创建并测试 Box 动作空间的一个简单例子 下面是一个简单的Python脚本片段用于展示怎样创建和验证一个基本的 `Box` 空间成员资格的方法: ```python def check_box_space(): box_space = gym.spaces.Box(low=-1.0, high=1.0, shape=(2,), dtype=np.float32) sample_action = box_space.sample() # 获取随机样本 is_valid = box_space.contains(sample_action) # 检查合法性 print(f"Sampled action {sample_action} within bounds? {'Yes' if is_valid else 'No'}") check_box_space() ``` 上述函数首先建立了一个二维的 `-1.0` 到 `1.0` 范围内的浮点型 `Box` 空间,接着从中抽取了一组随机样本来检验它确实位于所规定的范围内。
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