SRM 554 - 500 TheBrickTowerMediumDivOne

本文探讨了在解决序列排列问题时如何使用排序算法与贪心策略来寻找权值最小的排列,并确保在权值相同的情况下字典序最小。详细介绍了最优排列的特性,以及通过贪心算法找出字典序最小的递减序列和剩余数的排序方法。

题目链接:

http://community.topcoder.com/stat?c=problem_statement&pm=12161


题目大意:

对一个序列做重排列,找出权值最小的一个排列,权值相同的情况下选字典序最小的。

一个排列的权值是任相邻两元素中的较大值的和。


算法:

显然一个排列的权值是有n-1个数相加而成的,每个数最少出现0次,最多出现2次。

但是一个数如果出现0次,必定是由比它大的数代替的。

所以最理想的情况是除最小数外的每个数都出现了一次。

所以最佳的排列是一个先递减再递增的序列。

因为要保证字典序最小,所以要先贪心的找出一个字典序尽量小的递减序列,然后把剩下的数排序放在后面。


代码:

#include <string>
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <sstream>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <string>
#include <climits>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <vector>
#include <stack>
#include <set>
#include <map>
#define INF 0x3f3f3f3f
#define eps 1e-8
using namespace std;

vector<pair<int, int> > tmp;
vector<int> ans;

class TheBrickTowerMediumDivOne
{
public:
    vector <int> find(vector <int> heights)
    {
        ans.clear();
        tmp.clear();
        if (heights.size() == 1)
        {
            ans.push_back(0);
            return ans;
        }
        else if (heights.size() == 2)
        {
            ans.push_back(0);
            ans.push_back(1);
            return ans;
        }
        else if (heights.size() == 3)
        {
            ans.push_back(0);
            ans.push_back(1);
            ans.push_back(2);
            if (heights[1] > heights[0] && heights[1] > heights[2])
            {
                swap(ans[1], ans[2]);
            }
            return ans;
        }
        int lim = INT_MAX;
        for (int i = 0; i < heights.size(); i ++)
        {
            if (heights[i] <= lim)
            {
                lim = heights[i];
                ans.push_back(i);
            }
            else
            {
                tmp.push_back(make_pair(heights[i], i));
            }
        }
        sort(tmp.begin(), tmp.end());
        for (int i = 0; i < tmp.size(); i ++)
        {
            ans.push_back(tmp[i].second);
        }
        return ans;
    }
};


多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法旨在应对电力系统中源荷不确定性带来的挑战,通过构建分布鲁棒优化模型,有效处理多源输入下的动态最优潮流问题,提升系统运行的安全性和经济性。文中详细阐述了模型的数学 formulation、求解算法及仿真验证过程,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现与应用。该研究属于电力系统优化调度领域的高水平技术复现,具有较强的工程实用价值。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度的工程技术人员,尤其适合致力于智能电网、鲁棒优化、能源调度等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于电力系统多源环境下动态最优潮流的建模与求解;②支撑含可再生能源接入的电网调度决策;③作为鲁棒优化方法在实际电力系统中应用的教学与科研案例;④为IEEE118节点系统的仿真研究提供可复现的技术支持。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注不确定变量的分布鲁棒建模、目标函数构造及求解器调用方式。读者应具备一定的凸优化和电力系统分析基础,推荐配合YALMIP工具包与主流求解器(如CPLEX、Gurobi)进行调试与扩展实验。
内容概要:本文系统介绍了物联网与云计算的基本概念、发展历程、技术架构、应用场景及产业生态。文章阐述了物联网作为未来互联网的重要组成部分,通过RFID、传感器网络、M2M通信等技术实现物理世界与虚拟世界的深度融合,并展示了其在智能交通、医疗保健、能源管理、环境监测等多个领域的实际应用案例。同时,文章强调云计算作为物联网的支撑平台,能够有效应对海量数据处理、资源弹性调度和绿色节能等挑战,推动物联网规模化发展。文中还详细分析了物联网的体系结构、标准化进展(如IEEE 1888、ITU-T、ISO/IEC等)、关键技术(中间件、QoS、路由协议)以及中国运营商在M2M业务中的实践。; 适合人群:从事物联网、云计算、通信网络及相关信息技术领域的研究人员、工程师、高校师生以及政策制定者。; 使用场景及目标:①了解物联网与云计算的技术融合路径及其在各行业的落地模式;②掌握物联网体系结构、标准协议与关键技术实现;③为智慧城市、工业互联网、智能物流等应用提供技术参考与方案设计依据;④指导企业和政府在物联网战略布局中的技术选型与生态构建。; 阅读建议:本文内容详实、覆盖面广,建议结合具体应用场景深入研读,关注技术标准与产业协同发展趋势,同时结合云计算平台实践,理解其对物联网数据处理与服务能力的支撑作用。
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 的源码改编 QT作为一个功能强大的跨平台应用程序开发框架,为开发者提供了便利,使其能够借助C++语言编写一次代码,便可在多个操作系统上运行,例如Windows、Linux、macOS等。 QT5.12是QT框架中的一个特定版本,该版本引入了诸多改进与新增特性,包括性能的提升、API支持的扩展以及对现代C++标准的兼容性。 在QT5.12环境下实现后台对鼠标侧键的监控,主要涉及以下几个关键知识点:1. **信号与槽(Signals & Slots)机制**:这一机制是QT的核心,主要用于实现对象之间的通信。 在监测鼠标事件时,可以通过定义信号和槽函数来处理鼠标的点击行为,比如,当鼠标侧键被触发时,会触发一个信号,然后将其连接至相应的槽函数以执行处理。 2. **QEvent类**:在QT中,QEvent类代表了多种类型的事件,涵盖了键盘事件、鼠标事件等。 在处理鼠标侧键时,需要关注`QEvent::MouseButtonPress`和`QEvent::MouseButtonRelease`事件,尤其是针对鼠标侧键的独特标识。 3. **QMouseEvent类**:每当鼠标事件发生,系统会发送一个QMouseEvent对象。 通过这个对象,可以获取到鼠标的按钮状态、位置、点击类型等信息。 在处理侧键时,可以检查`QMouseEvent::button()`返回的枚举值,例如`Qt::MiddleButton`表示的是鼠标中键(即侧键)。 4. **安装事件过滤器(Event Filter)**:为了在后台持续监控鼠标,可能需要为特定的窗口或对象安装事件过滤器。 通过实现`QObject::eventFilter...
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