1584D - Guess the Permutation & 交互题入门

这篇博客介绍了交互题的基本概念,并以1584D为例,详细讲解如何在40次询问内解决一个关于数组逆序对的交互问题。通过二分查找和性质分析,确定数组的反转起点和终点,从而找到关键参数。

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1584D - Guess the Permutation & 交互题入门

一、 交互题简介

第一次做交互题,用了大概半天时间学习了交互题的概念和大致做法

交互题跟一般题相反, 一般题目是系统给你输入数据, 让你输出答案, 系统判断答案是否正确

而交互题则类似于电视节目中的猜数字, 你可以理解为后台有一些数据, 但是需要你去询问, 系统会根据你的询问给你答案, 需要你在规定的询问次数内得到答案并输出

主要的思想是二分、三分、随机数,难点在于几乎无法本地自测

交互题是special judge中的一种, 交互题的大概写法是:

// 问系统params, 返回系统给你的答案
T ask(T params ...) {
   
   
	cout << params << endl; // 输出你要问的问题 给系统
    cout.flush(); // 清空缓存
    // System.out.flush() java
    // fflush(stdout) C
    // stdout.flush() py
    cin >> ans;
    return ans;
}

以1584D为例, 介绍下这道题怎么做

二、 题目

有一个长度为n的数组, n<1e9, 初始时是自然排列. 后台有3个参数 i , j , k i, j, k i,j,k, 对这个数组的 [ i , j − 1 ] [i,j-1]

Permutation Entropy (PE) is a measure of complexity or unpredictability in time series data, and it&#39;s often used to analyze non-linear dynamics. In MATLAB, you can calculate Permutation Entropy using the `permuteEntropy` function from the `Entropies` toolbox, which comes as part of the Statistics and Machine Learning Toolbox. Here&#39;s an overview of how to compute Permutation Entropy in MATLAB: 1. First, ensure that you have the appropriate toolbox installed. If not, install it with `installToolbox(&#39;Statistics_Toolbox&#39;)`. 2. Load your time series data into a variable, say `data`. This should be a vector or matrix representing your measurements over time. ```matlab data = [your_time_series_data]; ``` 3. Set the parameters for calculating PE, such as embedding dimension (`m`), tolerance for equal values (`r`), and length of the sequence (`lag`). These values depend on the nature of your data and desired analysis. ```matlab embedding_dim = 3; % Example value tolerance = 0.1; % Example value sequence_length = floor(length(data) / lag); % Choose a suitable lag ``` 4. Now, use the `permuteEntropy` function: ```matlab pe = permuteEntropy(data, embedding_dim, tolerance, sequence_length); ``` 5. The output `pe` will be the estimated permutation entropy of your time series. Here&#39;s the complete code snippet: ```matlab % Ensure necessary toolbox is installed if ~isToolboxInstalled(&#39;Statistics_Toolbox&#39;) error(&#39;Please install the Statistics and Machine Learning Toolbox.&#39;); end % Load your data data = [your_time_series_data]; % Define parameters embedding_dim = 3; tolerance = 0.1; lag = floor(length(data) / sequence_length); % Assuming no remainder % Calculate permutation entropy sequence_length = lag; pe = permuteEntropy(data, embedding_dim, tolerance, sequence_length); % Display or save the result disp([&#39;Permutation Entropy: &#39;, num2str(pe)]); ```
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