2020 GDUT Winter Personal Training ContestⅠ(div.2) --- G

本文解析了Codeforces中一道名为G—ArrayStabilization的问题,介绍了如何通过删除一个元素来最小化数组最大值与最小值之间的差值。文章提供了详细的算法思路与C++代码实现,适合算法竞赛和数据结构学习者参考。

G — Array Stabilization

原题链接:https://codeforces.com/group/5yyKg9gx7m/contest/265863/problem/G

题目大意:

有一个元素是整数的数组,其中最大值与最小值的有一个差值。去掉这个数组里其中一个整数后,得到新的最大值与最小值的差值。问题是对于给出的数组,去掉某个数字后,其最大值与最小值的差值最小,输出这个最小值。

题目分析:

要使这个最大值与最小值的差值变小,无非有两种情况。一是增大最小值,去掉最小值(a1),由第二小的整数(a2)成为最小值;二是减小最大值,去掉最大值(b1),由第二大的数(b2)成为最大值。所以,我们只需要比较这两种情况:(b1 - a2)和(b2 - a1)哪个最小即可。

代码实现:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>

using namespace std;

int a[100001];

int main()
{
    int n;
    int i;
    int x1,x2,d1,d2;

    scanf("%d",&n);
    for(i=0; i<n; i++){
        scanf("%d",&a[i]);
    }

    //从小到大排序
    sort(a,a+n);

    //n=2,3的情况和n>3的不同,需要特判
    if(n == 2){
        x1 = d1 = a[0];
        x2 = d2 = a[1];
    }
    else if(n == 3){
        x1 = a[0];
        x2 = d1 = a[1];
        d2 = a[2];
    }
    else{
        x1 = a[0]; x2 = a[1];
        d1 = a[n-2]; d2 = a[n-1];
    }
    //比较
    if(d2 - x2 > d1 - x1){
        printf("%d\n",d1-x1);
    }
    else printf("%d\n",d2-x2);

    return 0;
}

最后希望路过的dl能给予改进的建议!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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