C-Cheating and Stealing_2021牛客暑期多校训练营5

本文介绍了一道关于乒乓球比赛结果模拟的问题,利用自动机和模拟算法来计算特定条件下选手Gromah的胜利局数。通过记录每种胜负状态的位置和数量,结合模拟过程中的边界条件判断,最终求得胜利局数的总和。

C-Cheating and Stealing

题目

链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/11256/C
来源:牛客网
题目大意:Gromah和PJ King在打乒乓球,但是Gromah很弱.于是他们决定比完后再觉定胜几个回合为这一局胜利(一组数据可能有多局),设fi(s)为胜i个回合后胜利中Gromah的胜利局数,求∑i=1∣S∣fi(S)\sum_{i=1}^{|S|}f_i(S)i=1Sfi(S)对998244353取余的值.
输入一个整数n(字符串长度),S(代表胜负的字符串).

思路

这题要用到自动机模拟,用cntl[x]和cntw[x]分别表示到x位置时’L’和’W’的出现次数.posl[x]和posw[x]表示第x个’L’和’W’出现的位置.b[x]表示x位置后第一个满足S[i-1]=S[i]的i.然后进行模拟i即fi(S)中的i,j枚举位置.具体见代码.

代码实现

#include<iostream>
#include<string>
#include<cmath>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int mod=998244353;
const int N=1000010;
ll ksm(ll x,int k){
	ll res=1;
	while(k){
		if(k%2) res=(res*x)%mod;
		x=x*x%mod;
		k/=2;
	}
	return res;
}
int cntw[N],cntl[N],posw[N],posl[N];
ll ans,f[N],b[N];
int main(){
	int n;
	string s;
	cin>>n>>s;
	for(int i=1;i<=n;i++){
//		start[i]=1;
		if(s[i-1]=='L'){
			cntl[i]=cntl[i-1]+1;
			cntw[i]=cntw[i-1];
			posl[cntl[i]]=i;
		}
		else{
			cntw[i]=cntw[i-1]+1;
			cntl[i]=cntl[i-1];
			posw[cntw[i]]=i;
		}
	}
	b[n]=b[n+1]=n+1;
	for(int i=n-1;i>=1;i--)
		if(s[i-1]==s[i])b[i]=i+1;
		else b[i]=b[i+2];
	for(int i=1;i<=n;i++){
		ll num=0,x=0;
		while(x<=n){
			int nx=n+1;
			if(cntl[x]+i<=cntl[n]) nx=min(nx,posl[cntl[x]+i]);
			if(cntw[x]+i<=cntw[n]) nx=min(nx,posw[cntw[x]+i]);
			if(nx>n) break;
			int a=cntl[nx]-cntl[x],c=cntw[nx]-cntw[x];
			if(abs(a-c)==1) nx=b[nx];
			if(nx>n)break;
			a=cntl[nx]-cntl[x];
			c=cntw[nx]-cntw[x];
			if(a<c)num++;
			x=nx;
		}
		
		ans=(ans+num*ksm(n+1,i-1))%mod;
	}
	printf("%d\n",ans);
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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