uva(11997,求k个表的组合最小k个值)

本文介绍了一种求解K个长度为K的数组中所有可能组合的前K小和的算法。通过使用优先队列维护当前最小和,并在每次迭代中更新下一个可能的最小值,实现了高效求解。适用于需要寻找多数组组合最小和的问题。

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  题目大致的意思是有K个长度为K的数组,在每个数组中取一个元素求和,要求出所有和中前K小的。

  解决的思路是:

     首先我们可以想到两个有序数组进行求和时,可以看做有K个表:

      1.  A[0] + B[0] <= A[0] + B[1]...... <= A[0] + B[K-1].

      2.  A[1] + B[0] <= A[1] + B[1]...... <= A[1] + B[K-1].

      ...    ...   ...

      我们可以用一个优先队列来维护,一开始先取每个表头的元素入队,然后每次取最小的出队,将该表的下一个元素入队,另外还需要注意的是,优先队列的话,我们只需要保存和s,以及该位置下B的下标t即可,因为下一个和的值即为s - B[t] + B[t+1].

    

     两个表的按照以上思路完成即可,对于此题的多个表,进行两两合并就好了......


#include "stdio.h"
#include "string.h"
#include "math.h"
#include <string>
#include <queue>
#include <stack>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <iostream>
using namespace std;

#define MAXM 1
#define MAXN 1
#define max(a,b) a > b ? a : b
#define min(a,b) a < b ? a : b
#define Mem(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
int Mod = 1000000007;
double pi = acos(-1.0);
double eps = 1e-6;

typedef struct{
	int f,t,w,next;
}Edge;
Edge edge[MAXM];
int head[MAXN];
int kNum;
typedef long long LL;

void addEdge(int f, int t, int w)
{
	edge[kNum].f = f;
	edge[kNum].t = t;
	edge[kNum].w = w;
	edge[kNum].next = head[f];
	head[f] = kNum ++;
}
int num[755][755];
//定义优先队列
struct Node{
	int t, v;
	Node(int t, int v): t(t), v(v){}
	bool operator < (const Node a) const{  //要是const
		return v > a.v;
	} 
};

int n;
int C[755];

priority_queue<Node> q;

void Merge(int *A, int *B, int n){
	for(int i = 0; i < n; i ++){
		q.push(Node(0, A[i] + B[0]));
	}
	
	for(int i = 0; i < n; i ++){
		C[i] = q.top().v;
		int t = q.top().t;
		q.pop();

		q.push( Node(t+1, C[i]- B[t] + B[t+1]) );
	}

	while(!q.empty()) q.pop();
	for(int i = 0; i < n; i ++){
		A[i] = C[i];
	}
}

void solve(){
	for(int i = 0; i < n; i ++){
		for(int j = 0; j < n; j ++){
			cin>>num[i][j];
		}
		sort(num[i], num[i] + n);
	}

	for(int i = 1; i < n; i ++){
		Merge(num[0], num[i], n);
	}

	for(int i = 0; i < n; i ++){
		if(i == 0){
			printf("%d", num[0][i]);
		}
		else{
			printf(" %d", num[0][i]);
		}
	}
	printf("\n");
}

int main()
{
//	freopen("d:\\test.txt", "r", stdin);
	while(cin>>n){
		solve();
	}
	return 0;
}



标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需分析深入分析学生交流互助平台的功能需、非功能需及用户体验要。3.1功能需分析详细阐述平台的各项功能需,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需进行分析。3.3用户体验要从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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