UVA - 1152 4 Values whose Sum is 0【枚举,二分】

本文介绍了一种解决四数求和问题的有效算法,通过预处理将问题转换为两数求和,利用二分查找提高效率,并讨论了常见的错误及解决方法。

题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/UVA-1152

题意:

有四个集合,ABCD,分别在这四个集合中放入数字,从四个集合中各取一个数,4个数之和为0的取法有几种;

思路:

最简单想到的就是四重循环,如果有n是4000,那么时间复杂度是64*10^9,1秒大概能运行10^8次运算,显然是超时的;因为要得到的结果是相加之和为0,如果我们知道A+B的值得话,我们只要知道C+D有没有-(A+B)的值就行了,如果不用二分去查找的话,时间复杂度和四重循环是差不多的,但是有了二分就能大大缩短时间;创建A+B的数组,然后依次遍历,每遍历一个数就在C+D的数组中二分查找一次;

第一次WA:我起初是找到有值存在就+1,没有考虑到同一个值,在C+D中可能不止一个,所以+1显然是不够的;

第二次WA:格式错误;在输出ans后面输出一个空格的时候,最后一个案例数不能输出空格,要用if避免多输出一个末尾的空格;

 

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<map>
#include<stack>
#include<sstream>
#include<vector>

using namespace std;

#define IOS ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0);

typedef long long ll;
const int Maxn = 4010;
const long long LINF = 1e18;
const int INF = 0x3f3f3f3f;

int A[Maxn],B[Maxn],C[Maxn],D[Maxn];
int AB[Maxn*Maxn],CD[Maxn*Maxn];

int main (void)
{
    int t,n;
    scanf("%d",&t);
        for (int cas = 1; cas <= t; ++cas) {
            scanf("%d",&n);
            for (int i = 1; i <= n; ++i) {
                scanf("%d%d%d%d",&A[i],&B[i],&C[i],&D[i]);
            }
            int M = 0;
            for (int i = 1; i <= n; ++i) {
                for (int j = 1; j <= n; ++j) {
                    AB[M] = A[i]+B[j];
                    CD[M] = C[i]+D[j];
                    M++;
                }
            }
            sort(CD,CD+M);
            int ans = 0,tmp,x;
            for (int i = 0; i < M; ++i) {
                tmp = -AB[i];
                x = lower_bound(CD,CD+M,tmp)-CD;
                for (int j = x; ; ++j) { // 符合条件的值可能在CD中有多个
                    if(CD[j] == tmp) ans++;
                    else break;
                }
            }
            printf("%d\n",ans);
        if(cas != t) printf("\n");
        }
    return 0;
}

 

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代码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。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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