0726 E. Entertainment Box

本文介绍了一道NCPC2015的题目,利用贪心算法和数据结构解决最大并行任务数量的问题。通过使用multiset进行时间排序与更新,实现了高效求解。

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

Nordic Collegiate Programming Contest 2015​

贪心问题+数据结构

给出任务总数与同时进行的个数

给出开始与结束,求最多能完成几个任务

根据贪心原则,要按结束时间从小到大排序,相同的则开始时间大的排前面

最开始直接模拟,会超时的

要用multise才行

复杂度要NlogN

/*
题意:输入n,k 表示有n场电视节目,最多可以同时录制k场,
然后n行输入电视节目的起始时间和结束时间,
注意(x1,y1) (x2,y2) y1==x2 不算重叠,求能录制的最多数量;
思路:定义多重集合 multiset<int>q;
插入k个0,表示同时录制时已经录制完部分电视节目的结束时间,把n个电视节目按结束时间排序,
依次进行处理,如果当前电视节目的起始时间比集合中的k个数都要小,
则表示当前节目不能放在k个节目任何一个节目后录制,则跳过;
否则,在k个结束时间中找一个小于等于(最接近的,贪心原则)当前节目开始时间的值,
然后删掉更新为当前节目的结束时间;


*/

/*
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <set>
using namespace std;
struct Node
{
    int s,e;
}node[100005];
bool cmp(const Node x,const Node y)
{
    if(x.e==y.e) return x.s>y.s;
    return x.e<y.e;
}
multiset<int>q;
multiset<int>::iterator it;
int main()
{
    int n,k;
    while(scanf("%d%d",&n,&k)!=EOF)
    {
        q.clear();
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%d%d",&node[i].s,&node[i].e);
        sort(node,node+n,cmp);
        for(int i=0;i<k;i++)
        q.insert(0);
        int sum=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            it=q.upper_bound(node[i].s);
            if(it==q.begin()) continue;
            it--;//multiset最后一个为空,向前一个,替换时间
            q.erase(it);
            q.insert(node[i].e);
            sum++;
        }
        cout<<sum<<endl;
    }
}
*/

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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