乐视 绝域之门

经过多次强攻之后,赫柏带领的军团不仅没能击败鲁卡斯,反而被鲁卡斯打得七零八落,赫柏终于体会到了高阶天之驱逐者的强大实力。
不过,赫柏最终还是找到了鲁卡斯的致命弱点,他发现鲁卡斯喜欢收集上古卷轴,因为上古卷轴能够让鲁卡斯获得神秘之力。
卢卡斯决定使用上古卷轴将卢卡斯引诱到绝域之门,利用绝域之门的力量消灭卢卡斯。
赫柏注意到卢卡斯喜欢收集不同的卷轴,如果总是捡到相同的上古卷轴,它的兴趣就会逐渐降低。
赫柏现在拥有N种不同的卷轴,每种卷轴有Ai个。现在他要将这N个卷轴分散在鲁卡斯领地到绝域之门的路上,每一种排列方式都有一个吸引值Charm,吸引值越高,鲁卡斯被引诱到绝域之门的概率越高。
Charm=Sum of all D(i),其中D(i)=k-i,i为该排列中卷轴i的下标,k为位于i后面且和i是同一种卷轴的卷轴下标。
现在所有的卷轴以<卷轴名称 数量>的格式给出,你需要输出所有卷轴的排列顺序,使得吸引值最大,如果有多种排列方式满足条件,输出按照名字排列字典序最小的一个。

输入描述:
多组测试数据,请处理到文件结束。

对于每组测试数据:

第一行:一个整数N,代表有N种卷轴。

第二行:N种卷轴的描述。

保证:

0<=N<=50;

卷轴名称为长度1~10的字母,每种卷轴的数量为1~800之间的一个整数。

输出描述:
输出所有卷轴的一个排列。

输入例子:
3
Thunder 1 Wind 3 Soil 2

输出例子:
Soil Wind Thunder Wind Soil Wind

/**
 * Charm=Sum of all D(i),
 * 其中D(i)=k-i,i为该排列中卷轴i的下标,
 * k为位于i后面且和i是同一种卷轴的卷轴下标。
 *
 * 每种字符串的吸引值只与它第一次出现和最后一次出现的位置有关,
 * 所以我们可以先把所有字符串的首尾出现位置确定,再把其余的字符串塞到中间就行了,
 * 安排字符串位置时均按照字典序由小到大的顺序。
 */
public class Main {

    static class Element {
        String str;
        int num = 0;
    }

    public static void main(String[] arg){
        Scanner scan=new Scanner(System.in);
        while(scan.hasNext()){
            int n = scan.nextInt();
            Element[] es = new Element[n];
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                es[i] = new Element();
                es[i].str = scan.next();
                es[i].num = scan.nextInt();
            }
            System.out.println(sovle(es,n));
        }
        scan.close();
    }

    private static String sovle(Element[] es, int n) {
        Arrays.sort(es, new Comparator<Element>() {
            @Override
            public int compare(Element e1, Element e2) {
                return e1.str.compareTo(e2.str);
            }
        });
        StringBuilder lsb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (es[i].num > 1) {
                lsb.append(es[i].str);
                lsb.append(" ");
                es[i].num -= 2;
            }
        }
        StringBuilder msb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            while (es[i].num > 0) {
                msb.append(es[i].str);
                msb.append(" ");
                --es[i].num;
            }
        }
        String rsb = lsb.toString();
        String res = lsb.append(msb).append(rsb).toString().trim();
        return res;
    }
}
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/053f1da40351 在计算机科学领域,MIPS(Microprocessor without Interlocked Pipeline Stages)被视作一种精简指令集计算机(RISC)的架构,其应用广泛存在于教学实践和嵌入式系统设计中。 本篇内容将深入阐释MIPS汇编语言中涉及数组处理的核心概念与实用操作技巧。 数组作为一种常见的数据结构,在编程中能够以有序化的形式储存及访问具有相同类型的数据元素集合。 在MIPS汇编语言环境下,数组通常借助内存地址与索引进行操作。 以下列举了运用MIPS汇编处理数组的关键要素:1. **数据存储**: - MIPS汇编架构采用32位地址系统,从而能够访问高达4GB的内存容量。 - 数组元素一般以连续方式存放在内存之中,且每个元素占据固定大小的字节空间。 例如,针对32位的整型数组,其每个元素将占用4字节的存储空间。 - 数组首元素的地址被称为基地址,而数组任一元素的地址可通过基地址加上元素索引乘以元素尺寸的方式计算得出。 2. **寄存器运用**: - MIPS汇编系统配备了32个通用寄存器,包括$zero, $t0, $s0等。 其中,$zero寄存器通常用于表示恒定的零值,$t0-$t9寄存器用于暂存临时数据,而$s0-$s7寄存器则用于保存子程序的静态变量或参数。 - 在数组处理过程中,基地址常被保存在$s0或$s1寄存器内,索引则存储在$t0或$t1寄存器中,运算结果通常保存在$v0或$v1寄存器。 3. **数组操作指令**: - **Load/Store指令**:这些指令用于在内存与寄存器之间进行数据传输,例如`lw`指令用于加载32位数据至寄存器,`sw`指令...
根据原作 https://pan.quark.cn/s/cb681ec34bd2 的源码改编 基于Python编程语言完成的飞机大战项目,作为一项期末学习任务,主要呈现了游戏开发的基本概念和技术方法。 该项目整体构成约500行代码,涵盖了游戏的核心运作机制、图形用户界面以及用户互动等关键构成部分。 该项目配套提供了完整的源代码文件、相关技术文档、项目介绍演示文稿以及运行效果展示视频,为学习者构建了一个实用的参考范例,有助于加深对Python在游戏开发领域实际应用的认识。 我们进一步研究Python编程技术在游戏开发中的具体运用。 Python作为一门高级编程语言,因其语法结构清晰易懂和拥有丰富的库函数支持,在开发者群体中获得了广泛的认可和使用。 在游戏开发过程中,Python经常与Pygame库协同工作,Pygame是Python语言下的一款开源工具包,它提供了构建2D游戏所需的基础功能模块,包括窗口系统管理、事件响应机制、图形渲染处理、音频播放控制等。 在"飞机大战"这一具体游戏实例中,开发者可能运用了以下核心知识点:1. **Pygame基础操作**:掌握如何初始化Pygame环境,设定窗口显示尺寸,加载图像和音频资源,以及如何启动和结束游戏的主循环流程。 2. **面向对象编程**:游戏中的飞机、子弹、敌人等游戏元素通常通过类的设计来实现,利用实例化机制来生成具体的游戏对象。 每个类都定义了自身的属性(例如位置坐标、移动速度、生命值状态)和方法(比如移动行为、碰撞响应、状态更新)。 3. **事件响应机制**:Pygame能够捕获键盘输入和鼠标操作事件,使得玩家可以通过按键指令来控制飞机的移动和射击行为。 游戏会根据这些事件的发生来实时更新游戏场景状态。 4. **图形显示与刷新**:...
【顶级SCI复现】高比例可再生能源并网如何平衡灵活性与储能成本?虚拟电厂多时间尺度调度及衰减建模(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕高比例可再生能源并网背景下虚拟电厂的多时间尺度调度与储能成本优化问题展开研究,重点探讨如何在保证系统灵活性的同时降低储能配置与运行成本。通过构建多时间尺度(如日前、日内、实时)协调调度模型,并引入储能设备衰减建模,提升调度精度与经济性。研究结合Matlab代码实现,复现顶级SCI论文中的优化算法与建模方法,涵盖鲁棒优化、分布鲁棒、模型预测控制(MPC)等先进手段,兼顾风光出力不确定性与需求响应因素,实现虚拟电厂内部多能源协同优化。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、能源互联网领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握虚拟电厂多时间尺度调度的核心建模思路与实现方法;② 学习如何将储能寿命衰减纳入优化模型以提升经济性;③ 复现高水平SCI论文中的优化算法与仿真流程,服务于科研论文写作与项目开发。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数设计、约束条件构建及求解器调用过程,配合实际案例数据进行调试与验证,深入理解优化模型与物理系统的映射关系。
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