hdu6168 Numbers 多校赛

本文介绍了一种基于数组排序和迭代删除的算法实现。通过使用multiset数据结构,算法首先对输入数组进行排序,然后迭代地取出并删除最小元素及其与其他元素的组合,直至集合为空。该算法适用于需要对数据进行排序和逐个处理的应用场景。

将b数组排序,取出最小的两项作为

         a1,a2

删除

       a1,a2,a1+a2

再取出最小项作为

          a3​​

再删除

      a3​​,a1​​+a3​​,a2​​+a3​​

再取出最小项作为

          a4

依次列推

 

思路很清楚,就是实现方式,下面这种是别人博客园里我觉得比较简洁清晰的一种,学习了。

 1 #include<cstdio>
 2 #include<cstdlib>
 3 #include<cstring>
 4 #include<string>
 5 #include<algorithm>
 6 #include<iostream>
 7 #include<queue>
 8 #include<map>
 9 #include<cmath>
10 #include<set>
11 #include<stack>
12 
13 using namespace std;
14 
15 vector<int>ve;
16 multiset<int>ss;
17 int m;
18 
19 int main()
20 {
21     cin.sync_with_stdio(false);
22     while(cin>>m)
23     {
24         ve.clear();
25         ss.clear();
26         int a;
27         for(int i = 0; i < m; i++)
28         {
29             cin>>a;
30             ss.insert(a);
31         }
32         
33         while(ss.size()>0)
34         {
35             int u = *ss.begin();
36             ss.erase(ss.lower_bound(u));
37             for(int i = 0; i < ve.size(); i++)
38             {
39                 ss.erase(ss.lower_bound(u+ve[i]));
40             }
41             ve.push_back(u);
42         }
43         
44         cout<<ve.size()<<endl;
45         cout<<ve[0];
46         for(int i = 1; i < ve.size(); i++)
47             cout<<' '<<ve[i];
48         cout<<endl;
49     }
50     
51     return 0;
52 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Xycdada/p/7413336.html

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
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