HihoCoder 1514 偶像的条件(二分法)

面对学校废校危机,学生们通过算法挑选偶像以吸引关注。在ABC三班中选择身高相近的三人组,利用排序和二分查找算法,寻找最优组合,最小化身高差之和。

小Hi的学校正面临着废校的大危机。面对学校的危机,小Hi同学们决定从ABC三个班中各挑出一名同学成为偶像。  

成为偶像团体的条件之一,就是3名团员之间的身高差越小越好。  

已知ABC三个班同学的身高分别是A1..AN, B1..BM 和 C1..CL。请你从中选出3名同学Ai, Bj, Ck使得D=|Ai-Bj|+|Bj-Ck|+|Ck-Ai|最小。

Input

第一行包含3个整数,N, M和L。  

第二行包含N个整数,A1, A2, ... AN。(1 <= Ai <= 100000000)

第三行包含M个整数,B1, B2, ... BM。(1 <= Bi <= 100000000)

第四行包含L个整数,C1, C2, ... CL。(1 <= Ci <= 100000000)

对于30%的数据, 1 <= N, M, L <= 100  

对于60%的数据,1 <= N, M, L <= 1000  

对于100%的数据,1 <= N, M, L <= 100000

Output

输出最小的D。

Sample Input

3 3 3  
170 180 190  
195 185 175  
180 160 200

Sample Output

10

 

读入A,B,C后,用sort对三个数组进行排序,去掉B,C中的重复元素。使B,C变成单调递增序列。

 

遍历A,对每个A[i]求与它绝对值相差最小的B,C。用二分找出B离A[i]最近的两个数。取其中最近的一个。C同理

对于每个A[i]把解放入数组key[]中,最后对key用sort排序。key[0]就是答案。

#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include <string.h>
#include<math.h>
using namespace std;
#define maxn 100000
int a[maxn+10],b[maxn+10],c[maxn+10];
int a1[maxn+10],b1[maxn+10],c1[maxn+10];
int key[maxn+10];
int F(int a,int b)
{
    if(a>b)
        return a-b;
    else
        return b-a;
}

int absolutevalue(int a,int b,int c)
{
    return (F(a,b)+F(b,c)+F(c,a));
}

int main()
{
    int N,M,L,j;
    scanf("%d %d %d\n",&N,&M,&L);
    for(int i=0;i<N;i++)
        scanf("%d",&a1[i]);
    for(int i=0;i<M;i++)
        scanf("%d",&b1[i]);
    for(int i=0;i<L;i++)
        scanf("%d",&c1[i]);
   // printf("3");
    sort(a1,a1+N);
    sort(b1,b1+M);
    sort(c1,c1+L);
    //printf("1\n");
    a[0]=a1[0];
    j=1;
    for(int i=1;i<N;i++)
    {
        if(a1[i]!=a1[i-1])
        {
            a[j++]=a1[i];
        }
    }
    N=j;

    b[0]=b1[0];
    j=1;
    for(int i=1;i<M;i++)
    {
        if(b1[i]!=b1[i-1]);
        {
            b[j++]=b1[i];
        }
    }
    M=j;

    c[0]=c1[0];
    j=1;
    for(int i=1;i<L;i++)
    {
        if(c1[i]!=c1[i]);
        {
            c[j++]=c1[i];
        }
    }
    L=j;

    for(int i=0;i<N;i++)
    {
        // printf("i=%d\n",i);
        //找与a[i]相差最小的B和C;
        //把每次answer=min(|a[i]-B|,|a[i]-C|)*2,记录在key[]里面
        //sort(key)sort,key[0]即为答案
        int B,bmax,C,cmax,left,right,mid;
        if(a[i]<=b[0])
            B=b[0];
        else if(a[i]>=b[M-1])
            B=b[M-1];
        else
        {
            left=0;
            right=M-1;
           // printf("left=%d right=%d\n",left,right);
            while(right-left>1)
            {
                mid=(left+right)/2;
                if(b[mid]>=a[i])
                {
                        right=mid;
                }
                else if(b[mid]<a[i])
                {
                        left=mid;
                }
            }
            if(F(b[left],a[i])>F(b[right],a[i]))
                B=b[right];
            else
                B=b[left];
        }


        if(a[i]<=c[0])
            C=c[0];
        else if(a[i]>=c[L-1])
            C=c[L-1];
        else
        {
            left=0;
            right=L-1;
            while(right-left>1)
            {
                 mid=(left+right)/2;
                if(c[mid]>=a[i])
                {
                        right=mid;
                }
                else if(c[mid]<a[i])
                {
                        left=mid;
                }
            }
            C=c[mid];
            if(F(c[left],a[i])>F(c[right],a[i]))
                C=c[right];
            else
                C=c[left];
        }
            key[i]=absolutevalue(a[i],B,C);
    }
    sort(key,key+N);
    printf("%d\n",key[0]);
    return 0;
}

 

单向双向V2G 环境下分布式电源与电动汽车充电站联合配置方法(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了在单向和双向V2G(Vehicle-to-Grid)环境下,分布式电源与电动汽车充电站的联合配置方法,并提供了基于Matlab的代码实现。研究涵盖电力系统优化、可再生能源接入、电动汽车充放电调度、储能配置及微电网经济调度等多个关键技术领域,重点探讨了在不同电价机制和需求响应策略下,如何通过智能优化算法实现充电站与分布式电源的协同规划与运行优化。文中还展示了多种应用场景,如有序充电调度、鲁棒优化模型、多目标优化算法(如NSGA-II、粒子群算法)在电力系统中的实际应用,体现了较强的工程实践价值和技术综合性。; 适合人群:具备电力系统、新能源、智能优化算法等相关背景的科研人员、研究生及从事能源系统规划与优化的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真工具者更佳。; 使用场景及目标:①用于科研项目中关于电动汽车与分布式电源协同配置的模型构建与仿真验证;②支持毕业论文、期刊投稿中的案例分析与算法对比;③指导实际电力系统中充电站布局与能源调度的优化设计。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与具体案例进行同步实践,重点关注优化模型的数学建模过程与算法实现细节,同时可参考文末网盘资源获取完整代码与数据集以提升学习效率。
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