[CF581 E]新车

题目描述

Keith买了一辆新车,打算把自己的新车开到学校,给403的小伙伴们看看。
Keith家(多个)在城区,从城区到学校的路可以抽象成一个数轴,Keith家的坐标为W,学校的坐标为E。路上有很多加油站,每个加油站能提供92#,95#,98#三种汽油中的一种。由于Keith不缺钱,每到一个加油站,他都能加任意多的油。由于道路是双向的,Keith的车既能往左开,也能往右开。
1升汽油可以跑1千米,这与油的种类无关。车的油箱容量是S升,任何时候油箱中的油都不能超过S升,但是作为Keith大神的御用座驾,这台车有点与众不同,它的油箱中能同时存在多种汽油。出发时,油箱是装满98#汽油的。
众所周知的是,98#汽油最好,92#最差。由于Keith很爱惜自己的新车,所以他希望用尽可能少的92#汽油,如果有多种可能用的92#同样多,那就要求用的95#尽可能少。
现在Keith告诉你N个家的坐标Wi,学校的坐标E,以及路上所有加油站的坐标,求从各个家分别到学校的最优策略中,需要消耗的最少92#和95#汽油。
由于Keith忙于研究SAM及其相关应用,所以他找到你来帮他完成这个任务。

做法

学校看做98加油站。
设f[i][0/1/2]表示在第i个加油站,只通过((92加油站)95加油站)98加油站还需要多少的油才能到终点。
转移很容易,为了方便找到下一个符合要求的点可以开三个vector,每次在vector里二分,由于学校在最右边而且是98加油站所以一定能找到。
求答案的话,如果f[0]大于0说明无解,否则最少花费的92油为f[1],最少花费的95油为f[2]-f[1]

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<vector>
#define fo(i,a,b) for(i=a;i<=b;i++)
#define fd(i,a,b) for(i=a;i>=b;i--)
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=200000+10;
struct dong{
    int x,y,id;
    friend bool operator <(dong a,dong b){
        return a.x<b.x;
    }
} d[maxn],zlt;
vector <dong> a,b,c;
int f[maxn][3];
int i,j,k,l,r,t,n,m,top,e,s;
int main(){
    scanf("%d%d%d%d",&e,&s,&n,&m);
    fo(i,1,n) scanf("%d%d",&d[i].y,&d[i].x);
    d[n+1].x=e;
    d[n+1].y=3;
    sort(d+1,d+n+2);
    fd(i,n+1,1)
        if (d[i].x==e&&d[i].y==3) break;
    top=i;
    fo(i,1,top){
        d[i].id=i;
        if (d[i].y==3){
            a.push_back(d[i]);
            b.push_back(d[i]);
            c.push_back(d[i]);
        }
        else if (d[i].y==2){
            a.push_back(d[i]);
            b.push_back(d[i]);
        }
        else a.push_back(d[i]);
    }
    fd(i,top-1,1){
        j=(*(upper_bound(a.begin(),a.end(),d[i]))).id;
        f[i][0]=f[j][0]+max(d[j].x-d[i].x-s,0);
        if (d[i].y>1){
            j=(*(upper_bound(b.begin(),b.end(),d[i]))).id;
            f[i][1]=f[j][1]+max(d[j].x-d[i].x-s,0);
            if (d[i].y==3){
                j=(*(upper_bound(c.begin(),c.end(),d[i]))).id;
                f[i][2]=f[j][2]+max(d[j].x-d[i].x-s,0);
            }
        }
    }
    fo(i,1,m){
        scanf("%d",&j);
        zlt.x=j;
        t=(*(upper_bound(a.begin(),a.end(),zlt))).id;
        k=f[t][0]+max(d[t].x-j-s,0);
        if (k>0) printf("-1 -1\n");
        else{
            t=(*(upper_bound(b.begin(),b.end(),zlt))).id;
            l=f[t][1]+max(d[t].x-j-s,0);
            printf("%d ",l);
            t=(*(upper_bound(c.begin(),c.end(),zlt))).id;
            r=f[t][2]+max(d[t].x-j-s,0);
            printf("%d\n",r-l);
        }
    }
}
<think>嗯,用户想查找使用Django开发汽车个性化推荐系统时适合采用的推荐算法。用户之前提供了五个参考引用,都是关于Django开发推荐系统的案例场景,包括影视、新闻、美食等推荐系统。这些引用中都提到了协同过滤算法,有些还提到了混合推荐和基于内容的推荐。 用户目前的需求很明确,需要针对汽车推荐场景的算法建议。汽车推荐和其他商品推荐相比有特殊性:汽车属于高价值、低频次购买商品,用户决策周期长,且属性维度复杂(品牌、车型、动力系统等)。这些特点会影响推荐算法的选择。 从技术实现角度看,Django作为Python框架,可以方便集成各种Python的机器学习库(如scikit-learn、surprise、lightfm等),这对推荐算法的实现很有利。 基于这些特点,适合汽车推荐系统的算法可能有: 1)基于内容的推荐:利用汽车本身的属性特征进行相似度计算,这对冷启动很有帮助 2)协同过滤:可以收集用户对汽车的浏览、收藏等隐式反馈数据(因为评分数据可能较少) 3)混合推荐:结合多种算法优势,比如先用内容推荐解决冷启动,再加入协同过滤优化效果 4)知识图谱推荐:汽车领域有丰富的关联数据(品牌隶属关系、技术参数关联等),适合构建图谱 具体到Django集成方案: - 基于内容推荐可以直接用Django ORM处理属性数据,结合scikit-learn计算相似度 - 协同过滤可以用surprise库实现,将生成的推荐结果存入数据库 - 混合推荐可以分别训练不同模型后用加权融合 - 知识图谱需要用到neo4j等图数据库,通过py2neo与Django对接 还需要考虑数据来源问题,汽车推荐可能需要爬取公开数据或接入厂商API。另外,汽车推荐应注重可解释性,比如在展示时说明"推荐这款电动车是因为您关注过特斯拉Model 3"。 最后生成的相关问题要覆盖用户可能关心的技术选型、冷启动解决方案等实际开发痛点。 </think>基于Django开发汽车个性化推荐系统时,可结合汽车领域特性(如高价值、低频消费、强属性依赖)选择以下推荐算法及实现方案: ### 一、核心推荐算法(适合汽车场景) 1. **基于内容的推荐 (Content-Based)** - **原理**:分析汽车属性(品牌、车型、动力类型、价格区间等)与用户历史偏好标签的匹配度 - **Django集成**:使用`scikit-learn`计算余弦相似度 ```python # 示例:汽车属性特征向量匹配 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity car_features = [[1,0,1,0.8], [0,1,0,0.6]] # 示例特征向量[电动, SUV, 自动驾驶, 豪华指数] user_pref = [0.9, 0, 0.7, 0.5] # 用户偏好 similarities = cosine_similarity([user_pref], car_features) ``` 2. **协同过滤 (Collaborative Filtering)** - **用户协同 (User-Based CF)** 通过相似用户群体推荐汽车: $$ \text{预测评分} = \bar{r_u} + \frac{\sum_{v \in N} sim(u,v) \cdot (r_{v,i} - \bar{r_v})}{\sum_{v \in N} |sim(u,v)|} $$ - **物品协同 (Item-Based CF)** 计算汽车之间的相似度(适合车型关联推荐) 3. **混合推荐 (Hybrid Approach)** - **加权融合**:组合内容推荐(40%)+ 协同过滤(60%) - **特征串联**:将用户行为数据与汽车属性特征共同输入模型 ### 二、汽车场景优化策略 1. **冷启动解决方案** - **新用户**:基于注册信息(年龄/收入/地区)推荐热销车型 - **新车**:利用品牌相似度(如用户喜欢奥迪A4 → 推荐宝马3系) 2. **动态权重设计** ```python # 根据行为类型赋权 WEIGHTS = {'click': 0.3, 'collect': 0.6, 'test_drive': 1.0} user_behavior_score = sum(WEIGHTS[action] for action in user_actions) ``` 3. **知识图谱增强** 构建汽车属性关系图(品牌-车型-技术参数),使用图算法优化推荐路径[^5] ### 三、Django实现方案 1. **数据流架构** ```mermaid graph LR A[用户行为数据] --> B(Django ORM) C[汽车属性数据库] --> B B --> D{推荐引擎} D -->|实时推荐| E[API响应] D -->|离线训练| F[Spark/Mllib] ``` 2. **关键包依赖** ```requirements.txt django==4.2 scikit-learn==1.2.2 pandas==1.5.3 django-recommends==0.3.1 # 轻量级推荐库 ``` 3. **模型部署流程** ```python # views.py 示例 from recommends.models import Recommendation def car_recommend(request, user_id): user = User.objects.get(id=user_id) return Recommendation.objects.for_user(user).filter(item_type="Car") ``` ### 四、汽车领域特殊考量 1. **决策周期补偿机制**:对收藏/试驾行为赋予更高权重 2. **价格敏感分层**:按用户消费能力划分推荐池 3. **地域适配**:结合地区政策(如限行城市优先推荐新能源车)[^3] --- ###
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