HDU6319 Ascending Rating (2018多校第三场1001) (单调deque)

本文提供了一道来自HDU ACM在线评测系统的题目解析——编号6319的问题。采用单调双端队列算法进行高效求解,并通过避免使用STL来防止时间限制超时。代码中详细展示了输入输出处理、动态计算数组元素以及最终答案的统计过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6319

分析:
单调deque;
STL:TLE!!

代码:

#include <bits/stdc++.h>
#define Pii pair<ll,int>
#define read() strtol(ipos,&ipos,10)
using namespace std;
const int ffmax=40000008;
char Input[ffmax],*ipos;
typedef long long ll;
const int tmax=1e7+5;
int n,m,k;
ll p,q,r,mod,a[tmax],A,B;
Pii Q[tmax];
int front,back;
int main()
{
    int T,i;
    fread(Input,1,ffmax,stdin);
    ipos=Input;
    T=read();
    while(T--)
    {
        A=B=0;
        front=back=1;
        n=read();
        m=read();
        k=read();
        p=read();
        q=read();
        r=read();
        mod=read();
        for(i=1;i<=k;i++)
            a[i]=read();
        for(i=k+1;i<=n;i++)
            a[i]=(p*a[i-1]%mod+q*i%mod+r)%mod;
        for(i=n;i>=1;i--)
        {
            while(front!=back&&Q[back-1].first<=a[i]) back--;
            while(front!=back&&Q[front].second>=i+m) front++;
            Q[back++]=Pii(a[i],i);
            if(i>n-m+1) continue;
            A+=Q[front].first xor (1ll*i);
            B+=(back-front) xor i;
        }
        printf("%I64d %I64d\n",A,B);
    }
    return 0;
}
内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和物理场耦合等。
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