【贪心】zoj2921 stock

本文介绍了一种使用贪心算法解决特定股票买卖问题的方法,通过从最后一个交易日开始考虑,利用优先队列实现高效查找最高售价,从而在O(nlgn)时间内完成最优解的计算。

一开始想到是贪心了,以为是每次找出最高价格,然后在前面寻找最小的、次小的...直至所有的股票卖完或者达到卖股票的上限,超时超到死啊。。。。。后来才明白,从最后一个元素开始贪心,并用优先队列进行组织,可达到O(nlgn)的时间复杂度,这回是真的长见识了。。。。


为什么从最后一个开始呢?原因也很简单,最后一天的股票只能在最后一天卖出去,其他天数的股票只能在当天以及以后的天数里卖出去,从这里面选一个最高价格进行贪心即可。大体就是这样的,比较细致的地方大家可以自己再好好想想。


不过想到这种贪心方法,真的真的很不容易,最起码我有这种感觉。。。。

#include<iostream>
#include<queue>
#include<stdio.h>
using namespace std;
struct Node{
	int acquire;
	int price;
	int sell;
	friend bool operator< (Node n1,Node n2){
		return n1.price<n2.price;
	}
};
Node node[100005];
priority_queue<Node> q;
int main(){
	int t,sum,n;
	cin>>t;
	while(t--){
		sum=0;
		cin>>n;
		for(int i=0;i<n;i++)
			cin>>node[i].acquire>>node[i].price>>node[i].sell;
		while(q.empty()==false)
			q.pop();
		for(int i=n-1;i>=0;i--){
			q.push(node[i]);
			//Node tmp=q.top();
			while(q.empty()==false&&node[i].acquire>0){
				Node tmp=q.top();
				q.pop();
				if(tmp.sell>node[i].acquire){
					sum+=node[i].acquire*tmp.price;
					tmp.sell-=node[i].acquire;
					node[i].acquire=0;
					q.push(tmp);
				}
				else{
					node[i].acquire-=tmp.sell;
					sum+=tmp.sell*tmp.price;
				}
			}
		}
		cout<<sum<<endl;
	}
	//system("pause");
	return 0;
}


基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要:本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制策略展开研究,重点探讨在不依赖物理位置传感器的情况下,如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估计与控制。文中结合嵌入式开发平台STM32 F4,采用如滑模观测器、扩展卡尔曼滤波或高频注入法等先进观测技术,实现对电机反电动势或磁链的估算,进而完成无传感器矢量控制(FOC)。同时,研究涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证(可能使用Simulink)以及在STM32硬件平台上的代码实现与调试,旨在提高电机控制系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群:具备一定电力电子、自动控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标:①掌握永磁同步电机无位置传感器控制的核心原理与实现方法;②学习如何在STM32平台上进行电机控制算法的移植与优化;③为开发高性能、低成本的电机驱动系统提供技术参考与实践指导。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的控制理论、仿真模型与实际代码实现进行系统学习,有条件者应在实验平台上进行验证,重点关注观测器设计、参数整定及系统稳定性分析等关键环节。
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