PAT1008 Elevator

本文详细阐述了电梯算法的应用,通过实例分析了如何利用算法解决电梯上升与下降的问题,并提供了相应的代码实现。其中包括输入输出样例及算法核心逻辑。

电梯上升一层6秒,下降一层4秒,每层停留5秒

Sample Input: 
3 2 3 1 
Sample Output: 
41 

 

 

 

 

 

#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
    int N;
    cin>>N;
    int current = 0;
    int total = 0;
    while (N--)
    {
        int a;
        cin>>a;
        if (a >= current)
        {
            total += (a - current) * 6  + 5;
            current = a;
        }
        else
        {
            total += (current - a) * 4 + 5;
            current = a;
        }
    }
    cout<<total;
    return 0;
}
 
<think>嗯,用户想了解Elevator特征分析的方法和定义,我需要结合之前的引用内容来回答。首先,看看引用[1]和[2],里面提到了如何填补Elevator的缺失值,以及用可视化的方法分析电梯对房价的影响。用户的问题是关于电梯特征分析的概念和方法,所以需要从数据处理和分析步骤来组织答案。 首先,特征分析一般包括数据清洗、缺失值填补、分布分析和相关性分析。在Elevator的例子中,填补缺失值时根据楼层高低来判断是否有电梯,这在引用[1]里有详细代码。然后,使用countplot和barplot来对比数量和房价,这部分在引用[1]和[2]都有提到。需要解释这些方法的目的,比如检查数据分布、价格差异等。 另外,引用[4]提到处理户型结构时用了众数填充,可能类似的方法可以用在Elevator上,但用户这里已经用楼层填补了。不过可能需要提到其他可能的分析方法,比如结合其他特征如Year和Renovation,像引用[2]中的FacetGrid那样,分析不同装修情况下电梯对房价的影响随时间的变化。 还要注意用户可能的应用场景,比如房地产定价模型或者市场分析,这时候Elevator作为一个特征的重要性。需要确保回答涵盖定义和方法,定义部分可以总结为电梯特征对房价的影响分析,方法包括数据预处理、可视化和多维度分析。 可能用户的实际需求是进行类似的数据分析项目,所以需要给出具体步骤和代码示例,但根据用户的问题,可能不需要代码,而是概念和方法。不过引用中的代码示例可以辅助说明方法,比如填补缺失值的逻辑,或者绘图的步骤。 总结一下,回答的结构应该是:定义电梯特征分析,然后分步骤讲解方法,包括数据清洗、填补、分布分析、价格对比、多因素分析,最后结合应用场景。同时,相关问题可以引导用户深入性能优化、其他特征分析或实际应用。</think>### Elevator特征分析方法解析 #### **定义** Elevator特征分析指在房地产数据中,通过「有无电梯」这一属性研究其对房价、房屋分布等指标的影响。该方法常用于揭示电梯属性与市场价值之间的关联性,并为数据清洗、价格预测提供依据[^1][^2]。 --- #### **核心方法** 1. **数据清洗与填补** - **逻辑判断填补**:根据楼层高度规则填补缺失值(例如:楼层>6时默认有电梯,≤6层默认无电梯)[^1] ```python df.loc[(df['Floor']>6)&(df['Elevator'].isnull()), 'Elevator'] = '有电梯' df.loc[(df['Floor']<=6)&(df['Elevator'].isnull()), 'Elevator'] = '无电梯' ``` - **异常值过滤**:保留有效类别(仅允许“有电梯”“无电梯”),排除特征错位数据[^1] 2. **分布分析** - **数量对比**:使用柱状图(`countplot`)观察有/无电梯房屋的数量比例,反映市场供给结构[^1] - **价格对比**:通过分组箱线图或均值柱状图(`barplot`)比较两类房屋的总价差异,例如: ```python sns.barplot(x='Elevator', y='Price', data=df) ``` 结果显示有电梯房屋均价更高,可能因包含电梯维护成本或高层地段溢价[^2] 3. **多维度交叉分析** - **结合装修与年份**:使用分面网格(`FacetGrid`)分析不同装修类型、年份下电梯属性对房价的影响趋势[^2] - **与其他特征关联**:例如分析电梯属性与房屋面积、户型的相关性,挖掘潜在影响因素 --- #### **应用场景** - **房价预测模型**:将电梯属性作为分类特征输入回归模型[^3] - **市场供需分析**:通过电梯分布评估高/低层住宅的市场需求差异[^2] - **数据质量优化**:验证填补规则的合理性(如检查填补后数据是否符合市场常识)[^1] ---
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