USACO section 1.3 Ski Course Design

本文介绍了一种解决滑雪场设计问题的有效算法。通过枚举所有可能的高度区间,并使用结构体表示山的信息,实现了对山的高度调整以确保任意两座山的高度差不超过17。通过排序和逐步调整山的高度来最小化总成本。

这个先说一个比较简单直接的方法,由于山的最高高度有限,题目要求任意两座山的高度差不超过17。由于数字不大,可以枚举出所有1~100长度为17的区间,计算将山的高度移到每一个区间需要的最小花费,再进行比较得到最终的最小花费。
我的方法是,用一个结构体表示一座山,数据成员有山当前的高度,还有山继续变化1m的花费。山的初始高度由题目给定,初始花费为1。
整体思路就是,将山的高度进行排序,当山的最高高度与最低高度的差大于17时,就将最低的山增高一米,或者最高的山减少一米,具体要看谁的当前花费少,就选择改变哪个的高度。总体花费在这个过程中步步累加,当山的高度满足条件时,花费也出来了。

/*
ID: 13913351
LANG: C++
TASK:skidesign
*/
#include<iostream>
#include<fstream>
#include<cstring>
#include<algorithm> 
#define cin fin
#define cout fout
using namespace std;
string inputfile="skidesign.in";
string outputfile="skidesign.out";
const int size=1000;
struct mo{
    int h;
    int cost;
};
int n;
mo moun[size];
int  flag[size];
bool cmp(mo a,mo b)
{   
    return a.h<b.h;
}
int main()
{
    ifstream fin(inputfile.c_str());
    ofstream fout(outputfile.c_str());
    cin>>n;
    int i;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>moun[i].h;
        moun[i].cost=1;
    }
     sort(moun,moun+n,cmp);
     if(moun[n-1].h-moun[0].h<=17)
     {
        cout<<"0"<<endl;
        return 0;
     }

     int lsum=0,hsum=0;
     int ans=0;

     while(moun[n-1].h-moun[0].h>17)
     {
        lsum=0;
        hsum=0;
        memset(flag,0,sizeof(flag));
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            if(moun[i].h==moun[0].h)
             {
                flag[i]=1;
                lsum+=moun[i].cost ;
             } 
             if(moun[i].h==moun[n-1].h)
             {
                flag[i]=2;
                hsum+=moun[i].cost ;
             } 

        }

        if(lsum<hsum)
        {
            for(i=0;i<n;i++)
            {
                if(flag[i]==1)
                {
                    ans+=moun[i].cost; 
                    moun[i].h+=1;
                    moun[i].cost+=2;
                }

            }
        }
        else
        {
            for(i=0;i<n;i++)
            {
                if(flag[i]==2)
                {
                    ans+=moun[i].cost; 
                    moun[i].h-=1;
                    moun[i].cost+=2;
                }
            }
        }
     }
     cout<<ans<<endl;
     return 0;
} 
该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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!
USACO1.3长回文Calf Flac问题要求在给定的文本中找出长的回文子串,如果有多个回文长度都等于大值,输出前面出现的那一个。以下为该问题的解决方案: ### 解题思路 1. **预处理文本**:去除文本中非字母字符,同时记录每个字母在原文本中的位置,方便后续输出原始回文子串。 2. **遍历文本**:以每个字母为中心,向两边扩展来寻找回文子串。回文子串分为奇数长度和偶数长度两种情况,需要分别处理。 3. **记录长回文子串**:在遍历过程中,记录长回文子串的长度和起始位置,同时记录该回文子串在原文本中的起始和结束位置。 4. **输出结果**:输出长回文子串的长度以及原文本中的长回文子串。 ### 代码实现 ```python # 读取输入 input_text = input() # 预处理文本,记录字母及其在原文本中的位置 letters = [] positions = [] for i, char in enumerate(input_text): if char.isalpha(): letters.append(char.upper()) positions.append(i) n = len(letters) max_length = 0 start = 0 end = 0 # 遍历每个字母,以其为中心扩展寻找回文子串 for i in range(n): # 奇数长度回文串 left, right = i, i while left >= 0 and right < n and letters[left] == letters[right]: length = right - left + 1 if length > max_length: max_length = length start = positions[left] end = positions[right] left -= 1 right += 1 # 偶数长度回文串 left, right = i, i + 1 while left >= 0 and right < n and letters[left] == letters[right]: length = right - left + 1 if length > max_length: max_length = length start = positions[left] end = positions[right] left -= 1 right += 1 # 输出结果 print(max_length) print(input_text[start:end + 1]) ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n^2)$,其中 $n$ 是文本中字母的数量。因为对于每个字母,都需要向两边扩展来寻找回文子串。 - **空间复杂度**:$O(n)$,主要用于存储字母和其在原文本中的位置。
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