Monthly Expense OpenJ_Bailian - 4135 (二分)

https://vjudge.net/problem/OpenJ_Bailian-4135

题意: 给定n天花费, 要求将n天分为连续的m份, 最小化其和(最小连续和)

 

比较基础的二分算法问题, 拿到二分题的第一思路应该是寻找范围, 这道题里不难想出搜索的范围应该是 最大的月花费 <-> 所有的月花费之间. 最后求得的不是mid而是low

但直接去搜索费用的话, 又会导致费用的组成问题, 此时再来两个for循环, 复杂度又变回了n^2. 

这时我们要改进一下传统的二分算法, 改进判断条件. 增加函数judge用以判断在满足开支最小值为mid时是否可行(也就是是否超过了M组).

因为题中要求日期必须相邻(开始忽略了这个问题, 这个条件使得问题大大简化), 所以顺序迭代即可

代码如下

//月度开销
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 100010;
typedef long long LL;
LL low, high, mid;
int N, M, m[maxn];
int judge()
{ //判断在满足开支最小值为mid时是否可行
    int sum = 0, cont = 1;
    for(int i = 1; i <= N; i++){ //题意为连续的多天
        sum += m[i];
        if(sum >= mid){
            cont++;
            sum = (sum==mid ? 0 : m[i]);
            if(i==N) --cont; //最后一组单独分组
        }
    }
    if(cont > M) return false; //超出范围即错误
    return true;
}
LL binarySearch()
{ //二分查找
    while(high >= low){
        mid = low+(high-low)/2;
        if(judge()) high = mid-1; //分的数量较少, 缩小最大范围
        else low = mid+1; //分的数量较多, 扩大最大范围
    }
    return mid;
}

int main()
{
    scanf("%d%d",&N,&M);
    low = high = 0;
    for(int i = 1; i <= N; i++){
        scanf("%d",&m[i]);
        if(m[i] > low) low = m[i]; //left为最大月份开销和
        high += m[i]; //right为所有月份开销和
    }
    printf("%lld\n",binarySearch());
    return 0;
}

 

<think>好的,我现在需要帮助用户将NetCDF文件的数据用Python读取并转换为Excel文件。用户提供的文件名是Monthly_SPEI_Norm_3M_1979-2018.nc。首先,我得回忆一下如何处理NetCDF文件,记得Python中有几个库可以处理,比如netCDF4和xarray。 首先,用户可能需要安装必要的库。我应该先检查他们是否已经安装了这些库,如果没有,就需要用pip安装。通常会用到netCDF4和pandas,以及可能用于Excel输出的openpyxl或者xlsxwriter。所以第一步应该是确保这些库已经安装。 接下来,读取NetCDF文件的步骤。根据引用[2]中提到的,使用netCDF4库的Dataset函数来打开文件。然后需要查看文件中的变量和维度,可能需要打印变量的信息,比如variables和dimensions,这样才能知道有哪些数据可以提取。例如,用户可能需要读取时间、纬度、经度等维度,以及具体的变量数据,比如SPEI指数。 然后,将数据转换为DataFrame。可能需要遍历时间维度,提取每个时间点的数据,然后和对应的经纬度组合成表格形式。这里需要注意的是,NetCDF文件通常是多维数组,转换成二维的表格可能需要循环处理每个维度的组合。例如,对于每个时间点,每个纬度,每个经度,将数据展开成行,并添加对应的日期、纬度、经度作为列。 转换为Excel的话,pandas的to_excel方法应该可以胜任。不过要注意,如果数据量很大,Excel可能会有行数限制,这时可能需要分多个文件保存或者使用其他格式。但用户明确提到要保存到Excel,所以暂时按这个来处理。需要提醒用户注意数据量的问题。 另外,引用[3]中提到使用csv文件保存,可能用户之前考虑过CSV,但这里需要Excel,所以应该用to_excel。同时,在代码示例中,可能需要展示如何将数据转换为DataFrame,并保存为Excel文件。 可能遇到的问题包括变量名称不正确,或者维度顺序不一致,需要用户根据实际文件结构调整代码。此外,时间变量可能存储的是相对时间(比如从某个起始时间开始的天数),需要转换为实际的日期格式。例如,使用netCDF4的num2date函数来处理时间变量。 还需要检查文件路径是否正确,确保Python能够找到该NetCDF文件。如果文件在特定目录下,可能需要使用绝对路径或者相对路径。 总结步骤应该是:安装库、读取NetCDF文件、提取变量数据、处理时间维度、转换为DataFrame、保存为Excel。同时,提供示例代码,并指出需要用户根据实际情况调整的部分,比如变量名和文件路径。 另外,用户提供的引用中有提到不同的方法,比如引用[1]使用NetCDFFile,但引用[2]建议使用Dataset,可能需要确认哪种方法更合适。根据netCDF4的文档,Dataset是推荐的方式,所以代码中使用Dataset来打开文件。 最后,需要确保代码的正确性,比如正确关闭文件,处理可能的异常,以及数据类型的正确转换。例如,SPEI数据可能是浮点数,需要正确保存到Excel中,避免格式错误。 可能还需要提醒用户安装openpyxl,因为pandas在写入Excel文件时可能需要这个引擎,特别是.xlsx格式的文件。所以在安装步骤中,除了netCDF4和pandas,还要包括openpyxl。 现在把这些思考整理成步骤清晰的回答,并提供示例代码,同时指出需要注意的地方和可能的调整部分。</think>### 分步解决方案:使用Python读取NetCDF文件并转为Excel #### 1. 安装依赖库 确保已安装以下Python库: ```bash pip install netCDF4 pandas openpyxl xlsxwriter ``` - `netCDF4`:读取NetCDF文件的核心库[^2] - `pandas`:数据处理和Excel转换 - `openpyxl/xlsxwriter`:支持Excel文件写入 --- #### 2. 读取NetCDF文件 ```python from netCDF4 import Dataset import pandas as pd # 读取文件 file_path = "Monthly_SPEI_Norm_3M_1979-2018.nc" nc_data = Dataset(file_path, "r") # 使用Dataset类读取文件 # 查看文件结构 print("变量列表:", nc_data.variables.keys()) print("维度信息:", nc_data.dimensions.keys()) ``` --- #### 3. 提取数据并处理时间 假设文件中包含以下变量: - `time`:时间戳(单位可能是"days since 1979-01-01") - `lat`:纬度 - `lon`:经度 - `spei`:SPEI指数数据(三维数组:time×lat×lon) ```python # 提取时间、经纬度、数据 time_var = nc_data.variables["time"] lat_var = nc_data.variables["lat"][:] lon_var = nc_data.variables["lon"][:] spei_data = nc_data.variables["spei"][:] # 将时间戳转换为实际日期 from netCDF4 import num2date dates = num2date(time_var[:], units=time_var.units) ``` --- #### 4. 转换为DataFrame 将三维数据展开为二维表格: ```python data_list = [] for t in range(len(dates)): for y in range(len(lat_var)): for x in range(len(lon_var)): data_list.append({ "Date": dates[t], "Latitude": lat_var[y], "Longitude": lon_var[x], "SPEI": spei_data[t, y, x] }) df = pd.DataFrame(data_list) ``` --- #### 5. 保存为Excel文件 ```python df.to_excel("SPEI_Data.xlsx", index=False, engine="openpyxl") ``` --- #### 注意事项 1. **变量名称**:需根据实际文件中的变量名修改代码(如`spei`可能对应不同名称) 2. **数据量控制**:Excel单表最多支持1,048,576行,若数据量过大需分多个文件保存 3. **时间格式**:使用`num2date`确保时间转换正确 4. **内存管理**:大型NetCDF文件建议分块读取,避免内存溢出 --- ### 完整代码示例 ```python from netCDF4 import Dataset, num2date import pandas as pd # 读取文件 nc_file = Dataset("Monthly_SPEI_Norm_3M_1979-2018.nc", "r") # 提取数据 time = nc_file.variables["time"] dates = num2date(time[:], units=time.units) lats = nc_file.variables["lat"][:] lons = nc_file.variables["lon"][:] spei = nc_file.variables["spei"][:] # 构建DataFrame rows = [] for t in range(len(dates)): for y in range(len(lats)): for x in range(len(lons)): rows.append({ "Date": dates[t].strftime("%Y-%m"), "Latitude": float(lats[y]), "Longitude": float(lons[x]), "SPEI_3M": float(spei[t,y,x]) }) df = pd.DataFrame(rows) df.to_excel("SPEI_Output.xlsx", engine="openpyxl", index=False) # 关闭文件 nc_file.close() ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值