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;
    }
};


【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条件下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
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