POJ 2299 Ultra-QuickSort

本文介绍了一种名为Ultra-QuickSort的排序算法,并通过不同实现方式探讨了该算法的逆序对计数方法。利用合并排序及树状数组结合离散化的方法,详细解释了如何计算使序列完全有序所需的最小交换次数。

Ultra-QuickSort
Time Limit: 7000MS Memory Limit: 65536K
Total Submissions: 15420 Accepted: 5435

Description

In this problem, you have to analyze a particular sorting algorithm. The algorithm processes a sequence of n distinct integers by swapping two adjacent sequence elements until the sequence is sorted in ascending order. For the input sequence 
9 1 0 5 4 ,
Ultra-QuickSort produces the output 
0 1 4 5 9 .
Your task is to determine how many swap operations Ultra-QuickSort needs to perform in order to sort a given input sequence.

Input

The input contains several test cases. Every test case begins with a line that contains a single integer n < 500,000 -- the length of the input sequence. Each of the the following n lines contains a single integer 0 ≤ a[i] ≤ 999,999,999, the i-th input sequence element. Input is terminated by a sequence of length n = 0. This sequence must not be processed.

Output

For every input sequence, your program prints a single line containing an integer number op, the minimum number of swap operations necessary to sort the given input sequence.

Sample Input

5
9
1
0
5
4
3
1
2
3
0

Sample Output

6
0

Source

 

合并排序写的程序

#include<stdio.h>

int  a[500005],t[500005];

__int64 cnt;

void merge_sort(int x,int y)

{

    if(y-x>1)

    {

        int m=x+(y-x)/2;

        int p=x,q=m,i=x;

        merge_sort(x,m);

        merge_sort(m,y);

        while(p<m||q<y)

        {

            if(q>=y||(p<m&&a[p]<=a[q])) t[i++]=a[p++];

            else {t[i++]=a[q++];cnt+=m-p;}//要是是后面的数加到前面去,那么就产生了逆序数

        }

        for(i=x;i<y;i++) a[i]=t[i];

    }

}

int main()

{

    int n;

    while(scanf("%d",&n)==1&&n)

    {

        for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&a[i]);

        cnt=0;

        merge_sort(0,n);

        printf("%I64d/n",cnt);

    }

    return 0;

}

两个正确的树状数组+离散化写的程序

#include<cstdio>

#include<algorithm>

#include<cstring>

using namespace std;

struct t

{

    int num,id;

}a[500005];

int b[500005],n;//离散化后放重新排序的数组

__int64 tree[500005];

__int64 cnt;

bool cmp(t a,t b)

{

    return a.num<b.num;

}

inline int Lowbit(int x)

{

    return x&(-x);

}

void Update(int x)

{

    for(int i=x;i<=n;i+=Lowbit(i))

        tree[i]++;

}

__int64 Getsum(int x)

{

    __int64 temp=0;

    for(int i=x;i>0;i-=Lowbit(i))

        temp+=tree[i];

    return temp;

}

int main()

{

    while((scanf("%d",&n),n)!=0)

    {

        cnt=0;

        memset(tree,0,sizeof(tree));

        memset(b,0,sizeof(b));

        for(int i=1;i<=n;i++)

        {

           scanf("%d",&a[i].num);

          //a[i].num=1000000000-a[i].num;

           a[i].id=i;

        }

        sort(a+1,a+n+1,cmp);

        b[a[1].id]=1;

        for(int i=2;i<=n;i++) //离散化

        {

            if(a[a[i].id].num!=a[a[i-1].id].num)

                b[a[i].id]=i;

            else

                b[a[i].id]=b[a[i-1].id];

        }

        /*for(int i=1;i<=n;i++)

        {

            cnt+=Getsum(b[i]);

            Update(b[i]);

        }*/

        for(int i=1;i<=n;i++)

        {

            Update(b[i]);

            cnt+=(Getsum(n)-Getsum(b[i]));

        }

        printf("%I64d/n",cnt);

    }

    return 0;

}

 

 

#include<cstdio>

#include<algorithm>

#include<cstring>

using namespace std;

struct t

{

    int num,id;

}a[500005];

int b[500005],n;//离散化后放重新排序的数组

__int64 tree[500005];

__int64 cnt;

bool cmp(t a,t b)

{

    return a.num<b.num;

}

inline int Lowbit(int x)

{

    return x&(-x);

}

void Update(int x)

{

    for(int i=x;i>0;i-=Lowbit(i))

        tree[i]++;

}

__int64 Getsum(int x)

{

    __int64 temp=0;

    for(int i=x;i<=n;i+=Lowbit(i))

        temp+=tree[i];

    return temp;

}

int main()

{

    while((scanf("%d",&n),n)!=0)

    {

        cnt=0;

        memset(tree,0,sizeof(tree));

        memset(b,0,sizeof(b));

        for(int i=1;i<=n;i++)

        {

           scanf("%d",&a[i].num);

         // a[i].num=1<<31-1-a[i].num;

           a[i].id=i;

        }

        sort(a+1,a+n+1,cmp);

        b[a[1].id]=1;

        for(int i=2;i<=n;i++) //离散化

        {

            if(a[a[i].id].num!=a[a[i-1].id].num)

                b[a[i].id]=i;

            else

                b[a[i].id]=b[a[i-1].id];

        }

        for(int i=1;i<=n;i++)

        {

            cnt+=Getsum(b[i]);

            Update(b[i]);

        }

       /* for(int i=1;i<=n;i++)

        {

            Update(b[i]);

            cnt+=(Getsum(n)-Getsum(b[i]));

        }*/

        printf("%I64d/n",cnt);

    }

    return 0;

}

 

错误的程序,还是不知道哪错了

#include<cstdio>

#include<algorithm>

#include<cstring>

using namespace std;

struct t

{

    int num,id;

}a[500005];

int b[500005],n;//离散化后放重新排序的数组

__int64 tree[500005];

__int64 cnt;

bool cmp(t a,t b)

{

    return a.num<b.num;

}

inline int Lowbit(int x)

{

    return x&(-x);

}

void Update(int x)

{

    for(int i=x;i<=n;i+=Lowbit(i))

        tree[i]++;

}

__int64 Getsum(int x)

{

    __int64 temp=0;

    for(int i=x;i>0;i-=Lowbit(i))

        temp+=tree[i];

    return temp;

}

int main()

{

    while((scanf("%d",&n),n)!=0)

    {

        cnt=0;

        memset(tree,0,sizeof(tree));

        memset(b,0,sizeof(b));

        for(int i=1;i<=n;i++)

        {

           scanf("%d",&a[i].num);

         a[i].num=1<<31-1-a[i].num;

           a[i].id=i;

        }

        sort(a+1,a+n+1,cmp);

        b[a[1].id]=1;

        for(int i=2;i<=n;i++) //离散化

        {

            if(a[a[i].id].num!=a[a[i-1].id].num)

                b[a[i].id]=i;

            else

                b[a[i].id]=b[a[i-1].id];

        }

        for(int i=1;i<=n;i++)

        {

            cnt+=Getsum(b[i]);

            Update(b[i]);

        }

       /* for(int i=1;i<=n;i++)

        {

            Update(b[i]);

            cnt+=(Getsum(n)-Getsum(b[i]));

        }*/

        printf("%I64d/n",cnt);

    }

    return 0;

}

本地跟单专家顾问(EA)是一种专为MetaTrader 4平台设计的自动化交易工具。该版本强调其无限制特性,允许用户在任何时段、不同地理区域及各类账户上自由部署,从而为交易者提供了高度灵活的操作空间。其核心机制采用同向复制策略,即接收端会完全模仿发送端的交易方向与操作,适合那些信赖信号源稳定性的用户,以期通过跟随策略实现相近的投资回报。 系统架构包含两个独立模块:信号发送端与信号接收端。发送端安装于主导交易决策的账户,接收端则配置于需同步执行的账户,二者协同工作,实现了交易指令的自动传递与执行,有效减少了人工干预的需求。此外,该工具特别注重与MT4服务器时间的同步,确保交易执行时点的精确性,避免因时区偏差可能引发的操作失误,这对于依赖时间敏感性的外汇市场尤为重要。 文件标识中的特定代号可能指向开发者的内部版本标记或某种定制化交易逻辑,具体含义需结合进一步的技术文档予以确认。整体而言,该EA为多账户管理与策略复制提供了一个集成化解决方案,有助于提升交易执行的效率并降低操作风险。但需注意,市场环境处于持续变动中,任何自动化工具均需经过充分验证与适应性测试,历史表现不能作为未来收益的保证。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
针对XMC1300系列微控制器的直流无刷电机驱动软件开发方案(嵌入式系统设计) 本方案详细阐述基于英飞凌XMC1300系列微控制器的直流无刷电机控制系统的软件实现方法。该方案专注于嵌入式环境下的电机驱动程序设计,涵盖核心控制算法、硬件资源调度及系统稳定性保障等关键技术环节。 在具体实施层面,开发工作将围绕磁场定向控制原理展开,通过精确的转子位置检测与电流闭环调节,实现电机的高效平稳运行。系统软件架构采用模块化设计,包括PWM信号生成模块、ADC采样处理模块、保护机制模块以及通讯接口模块。其中,PWM模块负责输出六路互补信号以驱动三相逆变桥;ADC模块用于实时采集相电流与直流母线电压;保护机制模块集成过流、过压及过热检测功能,确保系统运行安全。 开发过程需严格遵循嵌入式软件工程规范,重点考虑代码执行效率与资源占用优化。程序将充分利用XMC1300芯片内置的CCU4、CCU8定时器单元及快速模拟数字转换器,以实现高精度定时与快速电流采样。同时,软件设计中融入了位置估算算法与启动策略,确保电机在无传感器模式下仍能可靠启动并稳定运行。整个驱动方案旨在构建一个响应迅速、控制精确且鲁棒性强的电机控制系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值