POJ 3273 Monthly Expense 【二分查找】

本文介绍了一个经典的预算划分问题,目标是将一系列连续的日花费数据划分成指定数量的区间(fajomonths),使得这些区间中最高花费的那个月份的开销最小。文章详细解释了如何使用二分查找算法来解决这个问题,并提供了完整的代码实现。

 

 

Monthly Expense

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Description

Farmer John is an astounding accounting wizard and has realized he might run out of money to run the farm. He has already calculated and recorded the exact amount of money (1 ≤ moneyi ≤ 10,000) that he will need to spend each day over the next N (1 ≤ N ≤ 100,000) days.

FJ wants to create a budget for a sequential set of exactly M (1 ≤ M ≤ N) fiscal periods called "fajomonths". Each of these fajomonths contains a set of 1 or more consecutive days. Every day is contained in exactly one fajomonth.

FJ's goal is to arrange the fajomonths so as to minimize the expenses of the fajomonth with the highest spending and thus determine his monthly spending limit.

Input

Line 1: Two space-separated integers: N and M 
Lines 2..N+1: Line i+1 contains the number of dollars Farmer John spends on the ith day

Output

Line 1: The smallest possible monthly limit Farmer John can afford to live with.

Sample Input

7 5
100
400
300
100
500
101
400

Sample Output

500

Hint

If Farmer John schedules the months so that the first two days are a month, the third and fourth are a month, and the last three are their own months, he spends at most $500 in any month. Any other method of scheduling gives a larger minimum monthly limit.

Source

USACO 2007 March Silver

 

 

 

题意: 给n个数分成m个区间,区间内的数字必须与原来的数组顺序一致,个个区间的数字加起来的总和有一个区间是最大的,怎么划分才能使这个最大值是最小的;

思路: 左值 是数组中最大的那个值,右值是所有数组的总和,所要求的数就在这两个值得中间,通过二分查找来求出答案;确定二分的左右值,还有一个关键的就是二分查找过程中,是 right = mid 还是 left = mid; 要分成 m个区间,实际就是在数组中切 m - 1 刀,我们从第一个开始累加,直到这个总数大于 mid ,则总数归零,继续累加下一个区间,每完成一个区间的累加就让 cnt 计数一次,如果到最后,cnt(就是切的刀数) > m - 1 则说明这个mid 小了,反之则大了,通过这个来判断 mid 是赋值给right 还是left ,下面给出代码:

 

#include<iostream>
#include<string>
#include<map>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 1e6+10;

long long a[maxn];
int n,m;

bool check(long long mid_) {
    long long sum_ = 0,cnt;
    for(int i = 0 ; i < n; ++i) {
        sum_+=a[i];
        if(sum_ > mid_) {
            sum_ = 0;
            i--;
           cnt++;
        }
    }
    //判定刀数
    if(cnt  > m - 1) return false;
    else return true;
}
int main(void)
{
    while(scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF) {
            long long sum = 0,num_max = 0;
            for(int i = 0 ; i < n ; ++i) {
                scanf("%lld",&a[i]);
               if(num_max < a[i]) num_max = a[i];
               sum+=a[i];
            }
          long long le = num_max,ri = sum,mid;
          while(le < ri) {
                mid = (le + ri)/2;
                if(check(mid)) ri = mid - 1;
                else le = mid + 1;
          }
        printf("%d\n",le);
    }
    return 0;
}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
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