uva 10125 - Sumsets

本文介绍了解决UVA10125-Sumsets问题的一种有效算法。该算法通过预处理所有可能的两数之和,并使用二分查找来寻找满足a+b+c=d条件的四数组合,最终找到最大的d值。

题目大意:给定一个集合,然后选择4个不同的数,使得 a + b + c = d ,问最大的d是多少。


此题集合中数据的最大个数为一千。

首先想到的是 暴力法。但是不能使用4重循环,复杂度 为n4次方。

我们变换一下 等式 得到   a + b = d - c =t ;   对于一个t我们如何找到是否存在a+b使得a+b = t呢?显然要用到二分查找,主要log(n * n)就可以了 而其最大为6次

到这里,算法就出来了,枚举 d 和c ,预处理a+ b(也就是先求出所有a+b的和使用快速排序,sum数组)

         对与 d 和c  ,t = d - c ;在sum中使用二分查找看sum中是否含有t,如果没有则进行下一个d和c , 若存在 且t值有num个

                                            若果 num > 2 ;则肯定满足题意

                                            若d +c = d-c ,num > 1;也满足题意

                                            若 d+ t1 = d-c,c +t2 = d - c , num > 3;满足题意。   

                                             若d + t1 = d- c 和c +t2 = d - c只有一个是成立的,num >1;满足题意

                                            若两个等式都不满足,则满足题意。

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//  main.cpp
//  uva 10125 - Sumsets
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#include <iostream>
#include <string>
#include <queue>
#include <stack>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include<vector>
#include <string.h>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <set>
#include <map>
#include <cstdio>
using namespace std ;

long long  s[1010] ;
int n ;

const int hashsize = 100003 ;
int head[hashsize] ;
int mnext[hashsize] ;


long long sum[600000] ;

void  solved()
{
    int t = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = i+1; j < n ; j++) {
            sum[t++] = s[i] + s[j] ;
        }
    }
    sort(sum, sum  +t) ;
    sort(s, s + n ) ;
    for (int d = n-1; d >=0; d--) {
        for (int c = n - 1; c >=0; c--) {
            if (d ==c) {
                continue ;
            }
            else{
                long long  minus = s[d] - s[c] ;
                int   start =  (int)(lower_bound(sum, sum + t, minus) -sum) ;
                if (start >= t || start <= 0  ) {
                    continue ;
                }
                long long  t1 = sum[start] ;
                if (t1 != minus) {
                    continue ;
                }
                else{
                    int num = 1;
                    for (long long  j = start +1; j  < t; j++) {
                        if (sum[j] == minus) {
                            num++  ;
                            if (num >2) {
                                 printf("%lld\n" , s[d]) ;return;
                            }
                        }
                    }
                    if (s[c]+s[d] == minus) {
                        if(num > 1) { printf("%lld\n" , s[d]) ;return;}
                        else{
                            continue ;
                        }
                    }
                    else{
                        int s1 =   (int)(lower_bound(s, s + n, minus-s[c]) -s) ;
                        int s2 =   (int)(lower_bound(s, s + n, minus-s[d]) -s) ;
                        if (s1<n&&s1>=0 && s[s1] == minus - s[c]) {
                            num-- ;
                        }
                        if (s2<n &&s2>=0&& s[s2] == minus - s[d]) {
                            num-- ;
                        }
                        if (num>0 ) {
                            printf("%lld\n" , s[d]) ;
                            return  ;
                        }
                    }
                }
                
            }
        }
    }
    printf("no solution\n") ;
    
}
int main() {
    while (scanf("%d" ,&n)==1 && n!= 0  ) {
        for (int i = 0; i  < n ; i++) {
            scanf("%lld" ,&s[i]) ;
        }
        if (n <4 ) {
            printf("no solution\n") ;
        }
        else{
            solved() ;
        }
    }
        return 0;
}


【完美复现】面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略【IEEE33节点】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于IEEE33节点的配电网韧性提升方法,重点研究了移动储能系统的预布局与动态调度策略。通过Matlab代码实现,提出了一种结合预配置和动态调度的两阶段优化模型,旨在应对电网故障或极端事件时快速恢复供电能力。文中采用了多种智能优化算法(如PSO、MPSO、TACPSO、SOA、GA等)进行对比分析,验证所提策略的有效性和优越性。研究不仅关注移动储能单元的初始部署位置,还深入探讨其在故障发生后的动态路径规划与电力支援过程,从而全面提升配电网的韧性水平。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网、能源系统优化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于科研复现,特别是IEEE顶刊或SCI一区论文中关于配电网韧性、应急电源调度的研究;②支撑电力系统在灾害或故障条件下的恢复力优化设计,提升实际电网应对突发事件的能力;③为移动储能系统在智能配电网中的应用提供理论依据和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注目标函数建模、约束条件设置以及智能算法的实现细节。同时推荐参考文中提及的MPS预配置与动态调度上下两部分,系统掌握完整的技术路线,并可通过替换不同算法或测试系统进一步拓展研究。
先看效果: https://pan.quark.cn/s/3756295eddc9 在C#软件开发过程中,DateTimePicker组件被视为一种常见且关键的构成部分,它为用户提供了图形化的途径来选取日期与时间。 此类控件多应用于需要用户输入日期或时间数据的场景,例如日程管理、订单管理或时间记录等情境。 针对这一主题,我们将细致研究DateTimePicker的操作方法、具备的功能以及相关的C#编程理念。 DateTimePicker控件是由.NET Framework所支持的一种界面组件,适用于在Windows Forms应用程序中部署。 在构建阶段,程序员能够通过调整属性来设定其视觉形态及运作模式,诸如设定日期的显示格式、是否展现时间选项、预设的初始值等。 在执行阶段,用户能够通过点击日历图标的下拉列表来选定日期,或是在文本区域直接键入日期信息,随后按下Tab键或回车键以确认所选定的内容。 在C#语言中,DateTime结构是处理日期与时间数据的核心,而DateTimePicker控件的值则表现为DateTime类型的实例。 用户能够借助`Value`属性来读取或设定用户所选择的日期与时间。 例如,以下代码片段展示了如何为DateTimePicker设定初始的日期值:```csharpDateTimePicker dateTimePicker = new DateTimePicker();dateTimePicker.Value = DateTime.Now;```再者,DateTimePicker控件还内置了事件响应机制,比如`ValueChanged`事件,当用户修改日期或时间时会自动激活。 开发者可以注册该事件以执行特定的功能,例如进行输入验证或更新关联的数据:``...
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