B1030 完美数列 (25分)

深度学习入门:使用CMSIS-NN在微控制器上部署模型的完整指南与Python Jupyter实践 CMSIS-NN是ARM为Cortex-M系列微控制器设计的神经网络库。它旨在提供一套高效、轻量级的神经网络API,使得开发者可以在资源受限的微控制器上运行深度学习模型。CMSIS-NN优化了各种常见的神经网络层,如卷积层、全连接层等,确保它们在微控制器上的运行效率。# 定义模型])# 编译模型# 训练模型这样,我们就得到了一个简单的手写数字识别模型。注意:为了简洁和清晰,本文中的代码可能不是最优的或最完整的实现。为了获得完整的项目和更多的优化技巧,请下载完整项目。 阅读详情

【题目描述】

给定一个正整数数列,和正整数 p,设这个数列中的最大值是 M,最小值是 m,如果 M≤mp,则称这个数列是完美数列。
现在给定参数 p 和一些正整数,请你从中选择尽可能多的数构成一个完美数列。

【输入格式】

输入第一行给出两个正整数 N 和 p,其中 N(≤10​5​​)是输入的正整数的个数,p(≤10​9​​)是给定的参数。第二行给出 N 个正整数,每个数不超过 10​9​​。

【输出格式】

10 8
2 3 20 4 5 1 6 7 8 9

【题目信息】

作者: CAO, Peng
单位: Google
时间限制: 200 ms
内存限制: 64 MB
代码长度限制: 16 KB

【思路及特别注意点】

tip1:有0到5号共6个监测点,其中4号5号监测点易出现问题。
tip2:关于运行超时。4号监测点主要是检测算法的时间复杂度,看你写的程序是否运行超时,出现运行超时问题主要是在检测是否是完美数列的时候用了顺序查找,如果用顺序查找(时间复杂度达到O(n))监测点4一定过不去,此时可以选择使用折半查找(时间复杂度为O(logn))这题监测点4我一共用了75ms。
tip3:关于数据存储格式。如果选择int作为基本数据的存储格式,监测点0-4都可以通过,可以得到23/25分的成绩,而监测点5过不去,因为两个数相乘可能超出int型数据所能表示的范围,所以可以改用long存储数据。
tip4:拓展知识。表示一种数据类型所用的字节数与计算机架构和编译器有关,笔者的机器是64位所用编译器为c++(g++),此时int占4字节,long占8字节。

【代码】

#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;
//B1030
//2019-12-26
//11:42a.m.
//用时:50min
int main(){
    long nums[100000],N,p;
    int i,j,k,maxlen=1,curlen=1;
    cin>>N>>p;
    for(i=0;i<N;i++)
        cin>>nums[i];
    sort(nums,nums+N);
    for(i=0;i<N-1;i++){
        //M<=m*p; 计算最长完美序列
        long minnum=nums[i]*p;
        int left=i+1,right=N,mid;
        for(;left<=right;){
            mid=(left+right)/2;
            if(nums[mid]<=minnum)
              left=mid+1;
            else
              right=mid-1;
        }
        curlen=mid-i;
        if(maxlen<curlen)
            maxlen=curlen;
    }
    cout<<maxlen;
    return 0;
}
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