codeforces1525C. Robot Collisions

本文针对Codeforces平台上的一道竞赛题目进行了解析,并提供了一种有效的算法解决方案。通过对机器人碰撞问题的奇偶性观察,设计了一个栈来跟踪碰撞事件,最终实现了碰撞时间的计算。

https://codeforces.com/contest/1525/problem/C

观察性质发现只有当两个rbt之间的距离是偶数时,他们才会相遇,无论他们方向怎样,因为他们的速度加起来总是2

然后我们就把x按奇偶分开处理

最后就先从前往后,把R弄个栈,然后每次枚举L的,如果有R就弹栈,否则看之前有没有L,有的话就是前一个L撞墙后和当前L碰撞

然后从后往前,把RR碰撞的给处理了

两次操作完最多只会剩1个L和1个R,且L.x<R.x(否则他们早撞了),那么此时就处理两个同时存在的特殊情况就行了

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

const int maxl=3e5+10;

int n,m,k,cnt,top,cas;
int bcnt,ccnt;
int ans[maxl];
struct rbt
{
	int x,dir,id;
}a[maxl],b[maxl],c[maxl],s[maxl];
char ch[maxl];

inline bool cmp(const rbt &a,const rbt &b)
{
	return a.x<b.x;
}

inline void prework()
{
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&a[i].x);
	bcnt=0;ccnt=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%s",ch);a[i].id=i;ans[i]=-1;
		a[i].dir=(ch[0]=='R');
		if(a[i].x&1)
			b[++bcnt]=a[i];
		else
			c[++ccnt]=a[i];
	}
	sort(b+1,b+1+bcnt,cmp);
	sort(c+1,c+1+ccnt,cmp);
}

inline void solv(rbt a[],int cnt)
{
	rbt lastl;lastl.x=0;top=0;
	for(int i=1;i<=cnt;i++)
	if(a[i].dir==0)
	{
		if(top>0)
		{
			int t=(a[i].x-s[top].x)/2;
			ans[s[top].id]=ans[a[i].id]=t;
			top--;
		}
		else
		{
			if(lastl.x==0)
				lastl=a[i];
			else
			{
				int t=(a[i].x+lastl.x)/2;
				ans[a[i].id]=ans[lastl.id]=t;
				lastl.x=0;
			}
		}
	}
	else
		s[++top]=a[i];
	top=0;rbt lastr;lastr.x=0;
	for(int i=cnt;i>=1;i--)
	if(ans[a[i].id]<0 && a[i].dir==1)
	{
		if(lastr.x==0)
			lastr=a[i];
		else
		{
			int t=(m-a[i].x+m-lastr.x)/2;
			ans[a[i].id]=ans[lastr.id]=t;
			lastr.x=0;
		}
	}
	if(lastl.x!=0 && lastr.x!=0 && lastl.x<lastr.x)
	{
		int t=(2*m-(lastr.x-lastl.x))/2;
		ans[lastl.id]=ans[lastr.id]=t;
	}

}

inline void mainwork()
{
	solv(b,bcnt);
	solv(c,ccnt);
}

inline void print()
{
	for(int i=1;i<=n;i++)
		printf("%d%c",ans[i]," \n"[i==n]);
}

int main()
{
	int t=1;
	scanf("%d",&t);
	for(cas=1;cas<=t;cas++)
	{
		prework();
		mainwork();
		print();
	}
	return 0;
}

 

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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