CodeForces 371 E.Subway Innovation(贪心)

本文探讨了在给定的n个x轴上点中选取k个点的问题,目标是最小化这些点间的距离和。通过将点按坐标升序排列,并计算连续k个点之间的距离和来找到最优解。

Description
给出n个x轴上的点,两点之间距离定义为两点x坐标差的绝对值,现在要从n个点选取k个点使得这k个点中任意两点距离的和最小,输出这k个点的编号
Input
第一行一整数n表示点数,之后输出n个整数x[i]表示第i个点的坐标,最后输入一整数k表示要选取的点数(3<=n<=3e5,-1e8<=x[i]<=1e8,2<=k<=n-1)
Output
Sample Input
3
1 100 101
2
Sample Output
2 3
Solution
把所有点按横坐标升序排后要选取的k个点必然是连续的k个点,所以从左往右以此算连续k个点的内部距离和选取最小值即可,但是直接求距离和显然不行,而相邻两个区间[l,r]和[l+1,r]的距离和之差为
这里写图片描述
故直接维护一个长度为k的连续段的和以及相邻两区间距离和差值的前缀和即可知道每一个段[i,i+k-1]与[1,k]这段的距离和差值,从中选取一个最小值即为答案,时间复杂度O(nlogn)
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 333333
int n,k;
typedef pair<int,int>P;
P x[maxn];
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)scanf("%d",&x[i].first),x[i].second=i+1;
        scanf("%d",&k);
        sort(x,x+n);
        ll sum1=0,sum2=0,ans=0;
        for(int i=0;i<k;i++)sum1+=x[i].first;
        int pos=0;
        for(int i=k;i<n;i++)
        {
            sum2+=1ll*(k-1)*(x[i].first+x[i-k].first)-2ll*(sum1-x[i-k].first);
            sum1+=x[i].first-x[i-k].first;
            if(sum2<ans)ans=sum2,pos=i-k+1;
        }
        for(int i=0;i<k;i++)printf("%d%c",x[pos+i].second,i==k-1?'\n':' ');
    }
    return 0;
}
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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