单调队列 POJ 2823 Sliding Window

本文介绍了一种使用单调队列解决滑动窗口中最大值和最小值问题的算法,通过构造单调增减队列,高效地计算出每个滑动窗口的最大值和最小值,适用于大规模数据处理。

 

Sliding Window

An array of size n ≤ 10 6 is given to you. There is a sliding window of size kwhich is moving from the very left of the array to the very right. You can only see the k numbers in the window. Each time the sliding window moves rightwards by one position. Following is an example: 
The array is [1 3 -1 -3 5 3 6 7], and k is 3.

Window positionMinimum valueMaximum value
[1  3  -1] -3  5  3  6  7 -13
 1 [3  -1  -3] 5  3  6  7 -33
 1  3 [-1  -3  5] 3  6  7 -35
 1  3  -1 [-3  5  3] 6  7 -35
 1  3  -1  -3 [5  3  6] 7 36
 1  3  -1  -3  5 [3  6  7]37

Your task is to determine the maximum and minimum values in the sliding window at each position. 

Input

The input consists of two lines. The first line contains two integers n and k which are the lengths of the array and the sliding window. There are n integers in the second line. 

Output

There are two lines in the output. The first line gives the minimum values in the window at each position, from left to right, respectively. The second line gives the maximum values. 

Sample Input

8 3
1 3 -1 -3 5 3 6 7

Sample Output

-1 -3 -3 -3 3 3
3 3 5 5 6 7

题意:求区间宽为M,从左到右平移,求每个区间的最大值,最小值。

解法单调队列:

单调队列顾名思义维护一个单调减或单调增的队列,为了得到这个区间的最大值最小值,我们只需要和队头去比较就行了。

要的得到最小值,就要维护单调增的,因为这样队头才最小。

然后这个题还要注意,每个元素必须要在 那一时刻的区间类,队列的每个元素的小下标必须维护大于区间前端。

接下来数组模拟就行啦……

#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <cmath>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int INF=0x3f3f3f3f;
const int maxn=1e6+7;
int n,m;
struct node
{
    int id;
    int val;
}q[maxn];
int ansmin[maxn];
int ansmax[maxn];
int a[maxn];
int head,tail;
void getmin()
{
    ///构造一个单调增的队列保证队头的元素始终是最小的,每次只比较队头
    ///先将前k-1个入队
    int i;
    head=1;
    tail=0;
    for(i=1;i<m;++i)
    {
        while(head<=tail&&q[tail].val>=a[i])/// 队尾元素大于将要入队的元素
            --tail;
        q[++tail].val=a[i];
        q[tail].id=i;
    }
    for(;i<=n;++i)
    {
        while(head<=tail&&q[tail].val>=a[i])/// 队尾元素大于将要入队的元素
            --tail;
        q[++tail].val=a[i];
        q[tail].id=i;
        while(q[head].id<i-m+1)
        {
            ++head;
        }
        ansmin[i-m+1]=q[head].val;
    }
    for(int i=1;i<n-m+1;++i)
        cout<<ansmin[i]<<' ';
    cout<<ansmin[n-m+1]<<endl;
}
void getmax()
{
    int i;
    head=1;
    tail=0;
    ///构造单调减的队列
    for(i=1;i<m;++i)
    {
        while(head<=tail&&q[tail].val<=a[i])
            tail--;
        q[++tail].id=i;
        q[tail].val=a[i];
    }
    for(;i<=n;++i)
    {
        while(head<=tail&&q[tail].val<=a[i])
            tail--;
        q[++tail].id=i;
        q[tail].val=a[i];
        while(q[head].id<i-m+1)
            ++head;
        ansmax[i-m+1]=q[head].val;

    }
    for(int i=1;i<n-m+1;++i)
        cout<<ansmax[i]<<' ';
    cout<<ansmax[n-m+1]<<endl;
}
int main()
{
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
    {
        for(int i=1;i<=n;++i)
            scanf("%d",&a[i]);
        getmin();
        getmax();


    }
    return 0;
}

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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