HDU 2492 Ping pong(树状数组)

本文介绍了一种算法,用于计算在特定条件下能举办的乒乓球比赛次数。条件包括裁判的技术值需介于两名选手之间,且位置也需居中。通过使用树状数组记录技能等级和位置信息,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 >

传送门: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2492

Problem Description
N(3<=N<=20000) ping pong players live along a west-east street(consider the street as a line segment).

Each player has a unique skill rank. To improve their skill rank, they often compete with each other. If two players want to compete, they must choose a referee among other ping pong players and hold the game in the referee’s house. For some reason, the contestants can’t choose a referee whose skill rank is higher or lower than both of theirs.

The contestants have to walk to the referee’s house, and because they are lazy, they want to make their total walking distance no more than the distance between their houses. Of course all players live in different houses and the position of their houses are all different. If the referee or any of the two contestants is different, we call two games different. Now is the problem: how many different games can be held in this ping pong street?

Input
The first line of the input contains an integer T(1<=T<=20), indicating the number of test cases, followed by T lines each of which describes a test case.

Every test case consists of N + 1 integers. The first integer is N, the number of players. Then N distinct integers a1, a2 … aN follow, indicating the skill rank of each player, in the order of west to east. (1 <= ai <= 100000, i = 1 … N).

Output
For each test case, output a single line contains an integer, the total number of different games.

Sample Input
1
3 1 2 3

Sample Output
1

题意:
有n个人要进行乒乓球比赛每一个人都一个技术值,每个人出现的次序就是
他们住的位置,现在要求进行一场比赛,三个人,裁判的技术值在两个人的
中间,位置也在两个人的中间,问一共可以进行这种比赛多少次。

分析:
采用树状数组,先从左到右计算左边大的个数,左边小的个数,再从右到
做计算右边大和小的个数,然后交叉相乘取和就可以了

因为要找裁判2边的人所以 以a的值 作为下面 存入c数组 更计算一点

code :

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#define maxn 100000+5
using namespace std;
int n,m;
int c[maxn],a[maxn],b[maxn],d[maxn];
int lowbit(int x)
{
    return x&-x;
}
void update(int i)
{
    while(i<=m)
    {
        c[i]++;
        i+=lowbit(i);
    }
}
int sum(int i)
{
    int ans=0;
    while(i)
        {
        ans+=c[i];
        i-=lowbit(i);
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%d",&n);
        m=0;
        for(int i=1;i<=n;i++){
            scanf("%d",&a[i]);
            m=max(a[i],m);
        }
        memset(c,0,sizeof(c));
        for(int i=1;i<=n;i++){
            update(a[i]);
            b[i]=sum(a[i]-1);///第 i 个人前面比他小的人数,存入b数组中
        }
        memset(c,0,sizeof(c));
        for(int i=n;i>0;i--){
            update(a[i]);
            d[i]=sum(a[i]-1);///第 i 个人后面比他小的人数,存入b数组中
        }
        long long ans=0;
        for(int i=2;i<n;i++)
            ans+=b[i]*(n-d[i]-i)+ d[i]*(i-b[i]-1);
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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