HDU 4908 BestCoder Sequence

本文介绍了解决HDU4908 BestCoder Sequence问题的方法,该问题要求找出包含特定中位数的所有奇数长度子序列的数量。通过记录序列中目标值左右两侧大于或小于它的元素数量差异,实现了一种高效的解决方案。

HDU 4908 BestCoder Sequence

ACM

题目地址:HDU 2276 BestCoder Sequence

题意: 
给一个序列,里面是1~N的排列,给出M,问以M为中位数的奇数长度的序列个数。

分析: 
就是记录M左右两边区间比M大的和比M小的差值的个数,再相乘。 
可以先遍历左边记录差值个数,右边遍历直接加上左边的一样的差值。 
比赛时已经想到做法了却老是没敲出来,太弱了。

代码

/*
*  Author:      illuz <iilluzen[at]gmail.com>
*  Blog:        http://blog.youkuaiyun.com/hcbbt
*  File:        4908.cpp
*  Create Date: 2014-08-04 09:14:45
*  Descripton:   
*/

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define repf(i,a,b) for(int i=(a);i<=(b);i++)

typedef long long ll;

const int N = 4e4+10;

int a[N], rec[N<<1];
int n, m, pos, cnt;
ll ans;

int main() {
    while (~scanf("%d%d", &n, &m)) {
        memset(rec, 0, sizeof(rec));
        repf (i, 0, n - 1) {
            scanf("%d", &a[i]);
            if (a[i] == m) {
                pos = i;
            }
        }
        cnt = 0;
        for (int i = pos; i >= 0; i--) {
            if (a[i] > m) cnt++;
            if (a[i] < m) cnt--;
            rec[N + cnt]++;
        }
        cnt = 0;
        ans = 0;
        for (int i = pos; i < n; i++) {
            if (a[i] > m) cnt++;
            if (a[i] < m) cnt--;
            ans += rec[N - cnt];
        }
        cout << ans << endl;
    }
    return 0;
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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