BestCoder Round #65 HDU 5592 ZYB's Premutation (数据结构查询第K大)

本文详细解释了如何通过树状数组和二分查找解决HDU 5592排列问题,包括算法原理、具体实现和优化策略。重点介绍了树状数组的使用方法、前缀和查询及二分查找的技巧。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5592

题意:给出每个前缀区间的逆序对数,要求你还原这个排列(1~n)。

输入样例
3
0 1 2
输出样例
3 1 2
解法:从后往前还原,将每一个逆序数减去他前一个逆序数,即可得到这一位数字在没确定的数字中是第几大的。现在问题就转化为求一些数中第k大的数字并删除这个数。

赛中用vector直接模拟把小样例过了,system judge时TLE,查了一下才知道vector中删除操作复杂度很大。

一个正确解法是使用树状数组,初始时将1~n全部标记为1,当要删除一个数时就把他标记为0,查询时用树状数组的log(n)求前缀和的功能,再二分查找前缀和为k的点就可以实现查找当前第k大数的功能了。在二分查找时需要注意,由于查的是前缀和,有可能查到已经标记为0的点,在实现二分时要注意考虑。

还可以用线段树实现的求前缀和,看别人代码发现貌似还有不用二分的解法,这里留个坑,需要再研究一下。

树状数组+二分代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <set>
#include <map>
#include <stack>
#include <queue>
using namespace std;

int C[50005],mem[50005];
int n;

int lowbit(int x){
    return x&-x;
}

int sum(int x){
    int ret=0;
    while(x>0){
        ret+=C[x];
        x-=lowbit(x);
    }
    return ret;
}

void add(int x,int d){
    while(x<=n){
        C[x]+=d;
        x+=lowbit(x);
    }
}

int query(int l,int r,int k){
    if(l==r)  return r;
    int mid=(l+r)/2;
    if(sum(mid)<k)
        return query(mid+1,r,k);
    else
        return query(l,mid,k);
}

int main (){
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--){
        scanf("%d",&n);
        memset(C,0,sizeof(C));
        for(int i=1;i<=n;i++){
            add(i,1);
            scanf("%d",&mem[i]);
        }
        for(int i=n;i>=1;i--){
            int k;
            if(i!=1)
                k=i-(mem[i]-mem[i-1]);
            else
                k=1;
            mem[i]=query(1,n,k);
            add(mem[i],-1);
        }
        for(int i=1;i<n;i++)
            printf("%d ",mem[i]);
        printf("%d\n",mem[n]);
    }
    return 0;
}


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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