CodeForces192D Demonstration

本文介绍了一种算法,用于解决示威者如何在有限预算内从政府处获得最佳示威地点的问题。通过将地点按距离排序并选择合适的地点组合,以确保最终申请到最优地点。

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题目巨难懂的一道题目。
里面要转几个弯,还是有必要写下题解

题意:政府有N块地,现在有人想要反对政府,要举行示威,向政府申请场地。
这N块第,按照里政府中心的距离远近编号为1-N, 1号地点最近。
政府总是把反对者安排到最后一块地点,但要找个理由
于是当反对者申请一块地的时候,政府就安排一个长期活动占用那个地方。当然这是要钱的
最后一块地最差,也是政府所希望的,所以政府不花钱。
现在问反对者能得到到最好的地是那一块。
有几个限制条件,也是输入数据。
地的块数,政府的钱,工作天数(也是反对者最多申请的次数)

解题思路:我们把前N-1块地排个序,然后去前k-1个数字,累加,这样能最大程度耗光政府的钱,那么我们最后一天就能申请到好的地
然后我们从头开始找最好的地
分为两种情况:
一个是这块地在我们之前已经选过,这个时候判断一下sum+b【k】和m的关系就可以
一个是这块地之前没选过,但sum+a[i]>m


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<functional>
#define ll long long
using namespace std;
ll a[100005];
ll b[100005];
bool cmp(ll a,ll b)
{
	return a>b;
}
int main()
{
	ll i,n,m,k;
	memset(a,0,sizeof a);
	memset(b,0,sizeof b);
	scanf("%lld%lld",&n,&k);
	scanf("%lld",&m);
	//printf("n=%lld k=%lld m=%lld\n",n,k,m);
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%lld",&a[i]);
		b[i]=a[i];
	}
	sort(b+1,b+n,cmp);
	ll sum=0;
	for(i=1;i<k;i++)
		sum+=b[i];
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		if(a[i]>=b[k])//这块地在之前出现过
		{
			if(sum+b[k]>m)//判断前K块地是否超过政府预算
			{
				cout<<i<<endl;//超过之后只需要调整下申请顺序
				return 0;//就可以得到最后的地
			}
		}
		else if(sum+a[i]>m)//没出现过
		{//累加超过政府预算
			cout<<i<<endl;
			return 0;
		}
	}
	cout<<n<<endl;//只能得到最后一块地
	return 0;
}










内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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