【JZOJ 4770】 闭门造车(平面最近点对)

本文介绍了一个关于最近点对问题的经典算法——分治法。通过将问题分解为子问题并递归求解,结合对特定条件下点对数量的限制,实现了高效的O(nlogn)复杂度解决方案。

Description

自从htn体验了一把飙车的快感,他就下定决心要闭门造车!但是他两手空空怎么造得出车来呢?无奈的他只好来到了汽车零部件商店。
一走进商店,玲琅满目的各式零件看得htn眼花缭乱。但是他很快便反应过来:我只要买一套好的零件就行。首先它们的性能差不能太大,否则汽车的兼容性不好,开着开着就损坏了;其次,当然是越便宜越好了!为了打造一辆顶级跑车,htn陷入了沉思……
现在商店中有 N 件零件,给出这 N 件零件的价格,其性能等于价格。htn要从中购买一套零件,即选取这个序列的一个子串(连续一段)。要求如下:
1、这一套零件个数要大于等于2(这才算一套)。
2、这套零件的性能差为首尾两个零件的性能差(htn觉得每一个都比较性能差实在是太累了)。
3、购买这套零件的价格和为它们各自价格的总和。
4、最终的总花费为 性能差²+价格和²。
5、由于商店最近有优惠活动,所以每一套零件的第一个都是免费的。对此毫无经验的htn只好向经验丰富的你求助了。
对于 100% 的数据, N≤100000。

Analysis

其实这题可以用水法水过。
不知道对不对,It is said that用ljj水法可以过,并且有证明长度太长会爆long long
那我就不明白了,我比赛打水法过了后来乖乖去打正解了QAQ
这其实就是一个最近点对的裸题。可以用分治法解决。
大概就是一开始按x坐标排序。
弄一个mid,其坐标设为(x,y),表示中间的那条线,假设已求出左右两边的最短距离,取个min再开根,令其为dis
这时候,合法点对x坐标必然在[x-dis,x+dis]区间内,y坐标必然相差不超过dis。
显然对于给定一个点与之对应的点不会超过6个(画一画就知道了),因为否则就会违反最短距离为dis的条件。
所以复杂度为O(nlogn)

Code

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#define fo(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
using namespace std;
typedef long long ll;
const int N=100010;
const ll INF=21474836470000;
int n;
struct node
{
    ll x,y;
}a[N],b[N];
bool cmp(node a,node b)
{
    return a.y<b.y || a.y==b.y && a.x<b.x;
}
ll sqr(ll x){return x*x;}
ll dis(node a,node b)
{
    return sqr(a.x-b.x)+sqr(a.y-b.y);
}
ll dfs(int l,int r)
{
    if(l==r) return INF;
    int mid=(l+r)>>1;
    ll t=min(dfs(l,mid),dfs(mid+1,r));
    ll ans=t;
    t=ll(sqrt(t));
    int j=1,num=0;
    fo(i,mid+1,r)
        if(a[i].x<=a[mid].x+t) b[++num]=a[i];
    fo(i,l,mid)
        if(a[mid].x-t<=a[i].x)
        {
            while(b[j].y<=a[i].y-t) j++;
            for(int k=j;k<=num;k++)
            {
                if(b[k].y>=a[i].y+t) break;
                ll d=dis(a[i],b[k]);
                ans=min(ans,d);
            }
        }
    return ans;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    fo(i,1,n) scanf("%d",&a[i].x),a[i].y=a[i-1].y+a[i].x;
    sort(a+1,a+n+1,cmp);
    printf("%lld",dfs(1,n));
    return 0;
}
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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