POJ 2823 Sliding Window 翻译

本文介绍了一种基于滑动窗口的算法,该算法用于在一个给定的数组中找到指定长度的滑动窗口内的最大值和最小值。文章通过一个具体的例子进行说明,包括输入输出的格式,有助于理解算法的基本原理及其应用场景。

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描述

数组的大小n≤10……6给你。有一个滑动窗口的大小k从左数组的非常正确。你只能看到k数字窗口。每次滑动窗口向右移动一个位置。下面是一个例子:
数组是[1 3 1 3 5 6 7],和k是3。
窗口的位置 最小值 最大值
[1 3 1]3 5 6 7 | 1 3
1[3 1 3]5 3 6 7 | 3 3
1 3[1 3 5]3 6 7 | 3 5
1 3 1 3 5 6 7 | 3 5
1 1 3[5 3 6]7 | 3 6
1 1 3 5 6 7[3] | 3 7

目标:

你的任务是确定滑动窗口中的最大和最小值在每个位置。

输入

输入由两行组成。第一行包含两个整数n,k是数组的长度和滑动窗口的长度。在第二行有n个整数。

输出

有两行输出。第一行输出每个位置的最小值在,分别从左到右。第二行输出最小值。

样例输入

8 3
1 3 -1 -3 5 3 6 7

样例输出

-1 -3 -3 -3 3 3
3 3 5 5 6 7

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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