51Nod-1467-旋转绳

本文介绍了一道ACM竞赛题目,通过巧妙利用二分查找而非预处理或线段树优化来解决大规模数据查询问题。文章分享了一个优化技巧,通过判断变量关系确定位置并进行取模操作,有效提升效率。

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ACM模版

描述

描述
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题解

这个题倒是不难,主要就是二分,并不像平时做的那种海量查询的问题那样,需要预处理优化、线段树优化之类的。

一开始看到数据这么大,访问次数这么多,就感觉是需要预处理的,可是想半天也没有想到怎么处理,后来发现是二分,感觉很出乎意料,二分竟然能过,写好后提交了两次超时了,因为这个题卡 I/O 了,加上输入和输出外挂后,顺利 AC,只用了 300+ms 就过了,这个代码在 122128 行有一个十分不错的优化,就是判断 len y 之间的关系,来确定 now 的位置,接着,取模一下,优化效果是极其显著的。

这个题远没有我一开始想的那么复杂,但是 AC 人数着实有些少,让我感觉这个题很神秘,所以一开始想岔了。

代码

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <cmath>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int MAXN = 2e5 + 10;

int n, m;
int pos[MAXN];

struct snag
{
    int x, pos;
    bool operator < (const snag &b) const
    {
        return x < b.x;
    }
} sg[MAXN];

int bs(int x)
{
    int l = 1, r = n, res = n + 1;
    while (l <= r)
    {
        int m = (l + r) >> 1;
        if (sg[m].x > x)
        {
            res = m;
            r = m - 1;
        }
        else
        {
            l = m + 1;
        }
    }
    return res;
}

template <class T>
inline bool scan_d(T &ret)
{
    char c;
    int sgn;
    if (c = getchar(), c == EOF)
    {
        return 0; //EOF
    }
    while (c != '-' && (c < '0' || c > '9'))
    {
        c = getchar();
    }
    sgn = (c == '-') ? -1 : 1;
    ret = (c == '-') ? 0 : (c - '0');
    while (c = getchar(), c >= '0' && c <= '9')
    {
        ret = ret * 10 + (c - '0');
    }
    ret *= sgn;
    return 1;
}

template <class T>
inline void out_d(T a)
{   //  输出外挂
    if (a < 0)
    {
        putchar('-');
        a = -a;
    }
    if (a >= 10)
    {
        out_d(a / 10);
    }
    putchar(a % 10 + '0');
}

int main()
{
    scan_d(n), scan_d(m);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        scan_d(sg[i].x);
        sg[i].pos = i;
    }
    sort(sg + 1, sg + n + 1);
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        pos[sg[i].pos] = i;
    }

    int x, flag, now, len;
    for (int i = 1; i <= m; i++)
    {
        scan_d(x), scan_d(len);

        x = pos[x];
        flag = 1;
        now = bs(len + sg[x].x) - 1;
        len -= sg[now].x - sg[x].x;
        flag = -1;
        x = now;
        while (len)
        {
            if (flag == 1)
            {
                now = bs(len + sg[x].x) - 1;
            }
            else
            {
                now = bs(sg[x].x - len);
            }
            if (now && sg[now - 1].x == sg[x].x - len)
            {
                now--;
            }
            if (now == x)
            {
                break;
            }
            int y = abs(sg[now].x - sg[x].x);
            if ((len / y) & 1)
            {
                x = now;
                flag = -flag;
            }
            len %= y;
        }

        out_d(sg[x].pos);
        putchar(10);
    }

    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了永磁同步电机(PMSM)矢量控制的C代码实现,涵盖从理论到实践的全过程。首先解释了矢量控制的基本原理,即通过坐标变换将三相电流解耦为励磁电流和转矩电流,以便独立控制电机的转矩和磁通。接着介绍了S-function模式仿真的优势,强调它可以灵活嵌入自定义代码并与其他Simulink模块协同工作。文中提供了关键的C代码示例,包括电机参数和状态变量的初始化、Clark变换和Park变换的具体实现、PI控制器的设计以及SVPWM生成算法。此外,还讨论了代码移植到实际工程项目中的注意事项,如硬件资源对接、参数调整和优化技巧。 适合人群:从事电机控制系统开发的技术人员,尤其是有一定C语言编程基础并对永磁同步电机矢量控制感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于希望深入了解永磁同步电机矢量控制原理并在实际项目中应用相关技术的研发人员。主要目标是帮助读者掌握从仿真到实际应用的完整流程,提高电机控制系统的开发效率和稳定性。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多来自实际项目的宝贵经验和技术细节,如定点运算优化、锁相环(PLL)实现中的常见问题及解决方案、PI控制器的抗积分饱和处理等。这些内容对于理解和解决实际开发中的难题非常有帮助。
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