NOIP2011 观光公交

本文深入探讨了一道公交调度问题的贪心算法解决方案。通过分析每个站点的等待时间、加速器使用时机以及对后续站点的影响,提出了一种有效的算法策略。文章详细解释了如何通过前缀和处理和分类讨论来确定最佳的加速器使用位置,以最小化总等待时间。

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话说,我终于AC了这个题

这是一个贪心,说实话开始做的时候......完全没看出来QAQ。。

可能有人说这是个dp,但这真不是(dalao请无视)

这真的只是个贪心。。。。

首先对于每个点当然是能走就走,
不能走就等待,这是无法控制的。
所以只考虑氮气加速器加在哪里可以使时间总和尽量少。

所以

如果选择加速,可能会使后面等待的时间更长,或者更短,对后面都会有影响。

但是沿着一条边加速会影响后面的所有边么?

这可不一定

来来来,我们分类讨论一下:

1.到下一个点还需要等待:以后的时间就不再影响了
2.到下一个点不需要等待:对以后的时间还会加速直到……出现情况1(或者到最后一个点)!!

即每次用加速器都会对后面的人有影响,

用 $ sum_i $ 记录到i的人数,前缀和处理, $ g_i $ 代表每个点所能影响到的最远点,

那么 $ sum_{i + g_i} - sum_i $ 即是能影响到的人数

这样就很容易想到选择影响尽量大的点减掉(在这里贪心)。

CODE:

/*last[i] : 最后一个人到达i站点的时间。
sum[i] : 到i站点的总人数。
enter[i] : 公交车到i站点的最少时间。
g[i] : 每个站点所能影响到的最远站点,即要求的影响。*/
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<algorithm>

#define N 30001

using namespace std;

int n,m,k;
int dis[N],last[N],g[N],enter[N];
int ans,sum[N],maxx = -1;

struct node {
    int time,start,end;
}a[N];

inline void bus(int x) {
    while(x) {
        --x;
        g[n] = g[n - 1] = n;
        int tar;
        maxx = -1;
        for(int i = n - 2 ; i >= 1 ; -- i) {
            if(enter[i + 1] <= last[i + 1])//下一个点如果等待 
                g[i] = i + 1;//最多影响到下一个
            else //不等待 
                g[i] = g[i + 1];//继续减少后面的时间 
        }
        for(int i = 1 ; i < n ; ++ i){//for边数 
            int tmp = sum[g[i]] - sum[i];//最多影响的人数 
            if(tmp > maxx && dis[i] > 0){
                maxx = tmp;
                tar = i;//标记最优情况减的点 
            }
        }
        ans -= maxx;//更新ans 
        dis[tar] --;//减掉dis 
        for(int i = 2 ; i <= n ; ++ i)
            enter[i] = max(enter[i - 1],last[i - 1]) + dis[i - 1];//重新更新enter 
    }
    return;
}

int main(){
    scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
    for(int i = 1 ; i < n ; ++ i)
        scanf("%d",&dis[i]);
    for(int i = 1 ; i <= m ; ++ i)
        scanf("%d%d%d",&a[i].time,&a[i].start,&a[i].end);
    for(int i = 1 ; i <= m ; ++ i) {
        last[a[i].start] = max(last[a[i].start],a[i].time);//最后一个人到a[i].start站点的时间 和到这个点的时间取max 
        sum[a[i].end] ++;
    }
    enter[1] = last[1];
    for(int i = 1 ; i <= n ; ++ i)
        sum[i] += sum[i - 1];//到i站点的总人数 前缀和处理
    for(int i = 2 ; i <= n ; ++ i)
        enter[i] = max(enter[i - 1],last[i - 1]) + dis[i - 1];//公车到i站点的最少时间 和最后到的时间取max 
    for(int i = 1 ; i <= m ; ++ i)
        ans += enter[a[i].end] - a[i].time;//处理出不加加速器的answer,后面就可以直接减啦~
    bus(k);
    printf("%d \n",ans);
    return 0;
}

真的是考验智商QAQ...

转载于:https://www.cnblogs.com/Repulser/p/10665627.html

### LlamaIndex 多模态 RAG 实现 LlamaIndex 支持多种数据类型的接入与处理,这使得它成为构建多模态检索增强生成(RAG)系统的理想选择[^1]。为了实现这一目标,LlamaIndex 结合了不同种类的数据连接器、索引机制以及强大的查询引擎。 #### 数据连接器支持多样化输入源 对于多模态数据的支持始于数据收集阶段。LlamaIndex 的数据连接器可以从多个异构资源中提取信息,包括但不限于APIs、PDF文档、SQL数据库等。这意味着无论是文本还是多媒体文件中的内容都可以被纳入到后续的分析流程之中。 #### 统一化的中间表示形式 一旦获取到了原始资料之后,下一步就是创建统一而高效的内部表达方式——即所谓的“中间表示”。这种转换不仅简化了下游任务的操作难度,同时也提高了整个系统的性能表现。尤其当面对复杂场景下的混合型数据集时,良好的设计尤为关键。 #### 查询引擎助力跨媒体理解能力 借助于内置的强大搜索引擎组件,用户可以通过自然语言提问的形式轻松获得所需答案;而对于更复杂的交互需求,则提供了专门定制版聊天机器人服务作为补充选项之一。更重要的是,在这里实现了真正的语义级关联匹配逻辑,从而让计算机具备了一定程度上的‘认知’功能去理解和回应人类意图背后所蕴含的意义所在。 #### 应用实例展示 考虑到实际应用场景的需求多样性,下面给出一段Python代码示例来说明如何利用LlamaIndex搭建一个多模态RAG系统: ```python from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext from langchain.llms.base import BaseLLM import os def create_multi_modal_rag_system(): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir='./data').load_data() llm_predictor = LLMPredictor(llm=BaseLLM()) # 假设已经定义好了具体的大型预训练模型 service_context = ServiceContext.from_defaults( chunk_size_limit=None, prompt_helper=PromptHelper(max_input_size=-1), llm_predictor=llm_predictor ) index = GPTSimpleVectorIndex(documents, service_context=service_context) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) response = query_engine.query("请描述一下图片里的人物表情特征") print(response) ``` 此段脚本展示了从加载本地目录下各类格式文件开始直到最终完成一次基于相似度排序后的top-k条目返回全过程。值得注意的是,“query”方法接收字符串参数代表使用者想要询问的内容,而在后台则会自动调用相应的解析模块并结合先前准备好的知识库来进行推理计算得出结论。
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