2022.2.10解题报告

这篇博客分享了三道编程竞赛题目,分别是异或问题、国际象棋马与车的位置安排,以及习题册的销售策略。通过C++代码展示了如何解决这些问题,涉及到了数据结构和算法的应用,如小根堆和懒惰删除策略。

2022.2.10 解题报告

1.异或

题目描述:

在这里插入图片描述

思路:

直接打擂台找最大值然后异或一下即可。

代码:

#include <iostream>
using namespace std;
const int N = 20;
int n, a[N], maxx;

int main() {
	scanf("%d", &n);
	for (int i = 1 ; i <= n ; i ++ ) {
		scanf("%d", a + i);
		maxx = max(maxx, a[i]);
	}
	printf("%d\n", maxx ^ a[n]);
	return 0;
}

2.国际象棋

题目描述:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

思路:

由于马和马之间是互相攻击的,所以只要保证第二个马不放在第一个马的攻击范围上即可保证无法攻击到第一个马。
而对于车来说,只需要把车当作马,再标出它为马和为车时各自的攻击范围,保证第二个马不放在它的攻击范围内即可。

代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int N = 9;
string h, c;
bool g[N][N];
int dx[8] = {-2, -1, 1, 2, 2, 1, -1, -2};
int dy[8] = {1, 2, 2, 1, -1, -2, -2, -1};
int main()
{
    cin >> h >> c;
    int t1 = h[0] - 'a' + 1 , t2 = h[1] - '0', t3 = c[0] - 'a' + 1, t4 = c[1] - '0';
    g[t1][t2] = g[t3][t4] = 1;
    
    for(int i = 0 ; i < 8 ; i ++ ) //标记第一个马的攻击范围
    {
        int xx = t3 + dx[i], yy = t4 + dy[i];
        if(xx < 1 || xx > 8 || yy < 1 || yy > 8) continue;
        g[xx][yy]=1;
    }
    
    for(int i = 0 ; i < 8 ; i ++ ) //把车当作马,标记其攻击范围
    {
        int xx = t1 + dx[i], yy = t2 + dy[i];
        if(xx < 1 || xx > 8 || yy < 1 || yy > 8) continue;
        g[xx][yy] = 1;
    }
    
    for(int i = 1 ; i <= 8 ; i ++ ) //标记车的攻击范围
        for(int j = 1 ; j <= 8 ; j ++ )
            if(i == t1 || j == t2)
                g[i][j] = 1;
                
    int res = 0;
    for(int i = 1 ; i <= 8 ; i ++ ) //计算答案
        for(int j = 1 ; j <= 8 ; j ++ )
            if(!g[i][j]) res ++ ;
        
    cout << res;
    return 0;
}

3.习题册

题目描述:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

思路:

由于数据大小为20万,所以我们的代码时间复杂度应约为O(n*logn)。
所以我们要用数据结构来优化代码。

我们来看所有的练习册,将它们分成三堆,分别代表包含知识点1、2和3的练习册:
在这里插入图片描述
那么对于每一个同学来说,我们要做的操作就是在c[i]那一堆中取出一个最小的数,并将这个数在所有堆中删除。
显然,这就是小根堆的操作,而堆的操作的时间复杂度也恰好为O(logn),因此我们可以用堆来解决这道题目。

注意:

由于三个集合会有重叠部分,所以在删除时要在所有集合中删除。而又由于这个数不一定在所有集合中都是最小值,所以我们要用到“懒操作”(延迟删除),用一个bool数组来标记某一个数是否已经被删除。

代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
#define x first
#define y second
using namespace std;
const int N = 2e5 + 10;
typedef pair<int, int> PII;
int n, m;
int p[N], a[N], b[N], c[N];

priority_queue<PII, vector<PII>, greater<PII> > h[3]; //开三个堆
bool st[N]; //延迟删除数组
int main() {
	scanf("%d", &n);
	for (int i = 1 ; i <= n ; i ++ )
		scanf("%d", p + i);
	for (int j = 1 ; j <= 2 ; j ++ )
		for (int i = 1 ; i <= n ; i ++ ) {
			int a;
			scanf("%d", &a);
			h[a - 1].push({p[i], i}); //a - 1是因为要用0、1、2表示三个集合
		}
	scanf("%d", &m);
	while (m -- ) {
		int c;
		scanf("%d", &c);
		c -- ; //换成0、1、2
		while (h[c].size() && st[h[c].top().y]) //删除上次标记为要删除的数
			h[c].pop();
		if (h[c].empty()) //如果c堆中已经没有数了,即已经卖光了
			printf("-1 ");
		else {
			auto t = h[c].top(); //取出最小的数,即最便宜的练习册
			h[c].pop();
			printf("%d ", t.x);
			st[t.y] = true; //标记为要删除的数
		}
	}
	return 0;
}
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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