杭电1008 Elevator

本文介绍了一个基于电梯调度的算法问题,通过分析电梯上下楼层所需时间,计算完成一系列楼层请求所需的总时间。考虑到移动时间和停靠时间,该算法适用于计算特定序列下的电梯运行效率。

向天空满舵!


Elevator

Time Limit: 2000/1000 MS(Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 31446    Accepted Submission(s): 17014


Problem Description

The highestbuilding in our city has only one elevator. A request list is made up with Npositive numbers. The numbers denote at which floors the elevator will stop, inspecified order. It costs 6 seconds to move the elevator up one floor, and 4seconds to move down one floor. The elevator will stay for 5 seconds at eachstop.

For a given request list, you are to compute the total time spent to fulfillthe requests on the list. The elevator is on the 0th floor at the beginning anddoes not have to return to the ground floor when the requests are fulfilled.

 

 

Input

There are multipletest cases. Each case contains a positive integer N, followed by N positivenumbers. All the numbers in the input are less than 100. A test case with N = 0denotes the end of input. This test case is not to be processed.

 

 

Output

Print the totaltime on a single line for each test case. 

 

 

Sample Input

1 2

3 2 3 1

0

 

 

Sample Output

17

41


#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int n,f[101]={0},i,time=0,total=0;   //n request的个数  f每个请求的层数  i计数 time每次移动的时间
    //total 总时间
    while(cin>>n&&n!=0)                     //输入request 为0时退出
    {
        for(i=0;i<n;i++)
            cin>>f[i+1];                              //输入每个请求
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            if(f[i+1]>f[i])
                time=(f[i+1]-f[i])*6;                       //每次移动的时间
            else
                time=(f[i]-f[i+1])*4;
            total+=time;
        }
        total+=5*n;
        cout<<total<<endl;                            //输出总时间
        total=0;time=0;                 //计数器归0
    }
    return 0;
}


<think>嗯,用户想了解Elevator特征分析的方法和定义,我需要结合之前的引用内容来回答。首先,看看引用[1]和[2],里面提到了如何填补Elevator的缺失值,以及用可视化的方法分析电梯对房价的影响。用户的问题是关于电梯特征分析的概念和方法,所以需要从数据处理和分析步骤来组织答案。 首先,特征分析一般包括数据清洗、缺失值填补、分布分析和相关性分析。在Elevator的例子中,填补缺失值时根据楼层高低来判断是否有电梯,这在引用[1]里有详细代码。然后,使用countplot和barplot来对比数量和房价,这部分在引用[1]和[2]都有提到。需要解释这些方法的目的,比如检查数据分布、价格差异等。 另外,引用[4]提到处理户型结构时用了众数填充,可能类似的方法可以用在Elevator上,但用户这里已经用楼层填补了。不过可能需要提到其他可能的分析方法,比如结合其他特征如Year和Renovation,像引用[2]中的FacetGrid那样,分析不同装修情况下电梯对房价的影响随时间的变化。 还要注意用户可能的应用场景,比如房地产定价模型或者市场分析,这时候Elevator作为一个特征的重要性。需要确保回答涵盖定义和方法,定义部分可以总结为电梯特征对房价的影响分析,方法包括数据预处理、可视化和多维度分析。 可能用户的实际需求是进行类似的数据分析项目,所以需要给出具体步骤和代码示例,但根据用户的问题,可能不需要代码,而是概念和方法。不过引用中的代码示例可以辅助说明方法,比如填补缺失值的逻辑,或者绘图的步骤。 总结一下,回答的结构应该是:定义电梯特征分析,然后分步骤讲解方法,包括数据清洗、填补、分布分析、价格对比、多因素分析,最后结合应用场景。同时,相关问题可以引导用户深入性能优化、其他特征分析或实际应用。</think>### Elevator特征分析方法解析 #### **定义** Elevator特征分析指在房地产数据中,通过「有无电梯」这一属性研究其对房价、房屋分布等指标的影响。该方法常用于揭示电梯属性与市场价值之间的关联性,并为数据清洗、价格预测提供依据[^1][^2]。 --- #### **核心方法** 1. **数据清洗与填补** - **逻辑判断填补**:根据楼层高度规则填补缺失值(例如:楼层>6时默认有电梯,≤6层默认无电梯)[^1] ```python df.loc[(df['Floor']>6)&(df['Elevator'].isnull()), 'Elevator'] = '有电梯' df.loc[(df['Floor']<=6)&(df['Elevator'].isnull()), 'Elevator'] = '无电梯' ``` - **异常值过滤**:保留有效类别(仅允许“有电梯”“无电梯”),排除特征错位数据[^1] 2. **分布分析** - **数量对比**:使用柱状图(`countplot`)观察有/无电梯房屋的数量比例,反映市场供给结构[^1] - **价格对比**:通过分组箱线图或均值柱状图(`barplot`)比较两类房屋的总价差异,例如: ```python sns.barplot(x='Elevator', y='Price', data=df) ``` 结果显示有电梯房屋均价更高,可能因包含电梯维护成本或高层地段溢价[^2] 3. **多维度交叉分析** - **结合装修与年份**:使用分面网格(`FacetGrid`)分析不同装修类型、年份下电梯属性对房价的影响趋势[^2] - **与其他特征关联**:例如分析电梯属性与房屋面积、户型的相关性,挖掘潜在影响因素 --- #### **应用场景** - **房价预测模型**:将电梯属性作为分类特征输入回归模型[^3] - **市场供需分析**:通过电梯分布评估高/低层住宅的市场需求差异[^2] - **数据质量优化**:验证填补规则的合理性(如检查填补后数据是否符合市场常识)[^1] ---
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