codevs1247排排站

本文介绍了一种算法,用于解决一个特定的问题:在一系列由二进制特征描述的奶牛中找到最长的一串奶牛,这些奶牛对于每一个特征都具有相同的拥有数量。文章详细介绍了使用哈希表和链表哈希来优化解决方案的方法。

题目大意

就是说,用一个二进制数描述一个奶牛,如果该位是1,表示奶牛有这个特征,如果为0,表示没有。所有奶牛站成一排,你要找出其中一串奶牛,对于每一个特征,这一串奶牛中拥有该特征的奶牛数相同,求这一串奶牛最长的长度。

输入格式

n表示奶牛数量(n<=100000)
k表示特征数量(n<=30)
然后有n个数,用一个十进制的数描述这个奶牛的特征(你要转换为二进制数)

输出格式

答案,最长的那一串符号要求的奶牛的长度

思路

恩,首先我想,如果用f[i][j]来表示前i个奶牛中拥有j特征的奶牛数量,这样的话,只要枚举起点s和终点t,假如f[s-1][1]-f[t][1]=f[s-1][2]-f[t][2]=…=f[s-1][k]-f[t][k].为什么是s-1呢,是因为s处和t处的奶牛都要考虑。就像你求从6到10有几个数,答案不是4个而是5个一样,因为6和10都要包括。
然后我枚举起点和终点,然后绝对TLE啊有木有!!!!
于是我搜了题解……惊奇地发现假如f[s-1][1]-f[t][1]=f[s-1][2]-f[t][2]=…=f[s-1][k]-f[t][k]的话,那么f[t][2]-f[t][1]=f[s-1][2]-f[s-1][1],f[t][3]-f[t][1]=f[s-1][3]-f[s-1][1]…以此类推,把前一串式子变形就可以得到了。我们让ff[i][j]=f[i][j]-f[i][1]。
啊!这样的话,我们只要哈希对于每个i值的f[i][2…k]-f[i][1]就可以了!
不过,要怎么写哈希呢?
如果你直接取模的话,百分之一百二会重复有木有!!!!
所以我们要用链表哈希。
然后就神奇地过了。
代码:

#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<climits>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int N=100005;
int n,m,ans,mod=999997,tot;
int a[N][32],b[N][32],bin[32];
int h[1000000],ne[N],q[N];
int ok(int x,int y){
	for(int i=1;i<=m;++i)
		if(b[x][i]!=b[y][i])return 0;
	return 1;
}
void add(int x,int wz){
	for(int i=h[x];i!=-1;i=ne[i])
		if(ok(wz,q[i])){ans=max(ans,wz-q[i]);return;}
	++tot,q[tot]=wz,ne[tot]=h[x],h[x]=tot;
}
int main()
{
    int i,j,x,kl;
    memset(h,-1,sizeof(h));
    add(0,0);
    scanf("%d%d",&n,&m);
    bin[1]=1;for(i=2;i<=m;++i)bin[i]=bin[i-1]<<1;
    for(i=1;i<=n;++i){
    	scanf("%d",&x);
    	kl=0;
    	for(j=1;j<=m;++j){
    		if((x&bin[j]))a[i][j]=1;
    		a[i][j]=a[i][j]+a[i-1][j];
    	}
    	for(j=1;j<=m;++j){
    		b[i][j]=a[i][j]-a[i][1];
    		kl=kl%mod+b[i][j]<<2;
    	}
    	if(kl<0)kl=-kl;
    	add(kl%mod,i);
    }
    printf("%d",ans);
    return 0;
}


                
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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