codeforces 1148C - Crazy Diamond(思维+暴力模拟)

本文深入探讨了一种特殊的排序算法,该算法通过交换特定位置的元素来实现序列的有序化。文章详细介绍了算法的思路和实现过程,包括如何判断元素的位置状态和如何进行有效的交换操作,以确保最终序列能够按升序排列。

传送门

题意:

给定 n n n个数,表示 n n n的某个排列。现在你可以交换两个坐标差值大于等于 n / 2 n/2 n/2的数,最后使得序列从小到大有序。输出交换次数和交换的坐标。

思路:

设第 i i i个数所在位置为 i d id id,要从 i d id id复原到 i i i,有五种复原状态:
① i d − i ①id-i idi
② i d − 1 − n − i ②id-1-n-i id1ni
③ i d − n − 1 − i ③id-n-1-i idn1i
④ i d − 1 − i ④id-1-i id1i
⑤ i d − n − i ⑤id-n-i idni

直接判断这些条件然后暴力模拟交换就可以了。
我的方法是已经确定了 1~i-1是有序的,因此后续交换过程中,如果交换了前面有序的数,一定要记着再交换回去。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int maxn = 3e5+5;
int num[maxn],n,a[maxn];
vector<pair<int,int> >ans;
//1 2 3 4 6 7 5

void push(int x,int y){
	ans.push_back(make_pair(x,y));
	num[a[x]] = y;
	num[a[y]] = x;
	swap(a[x],a[y]);
}
int main(){ 
	scanf("%d",&n);
	for(int i = 1; i <= n; i++){
		scanf("%d",&a[i]);
		num[a[i]] = i;
	}
	int m = n/2;
	for(int i = 1; i <= n; i++){
		if(num[i] == i) continue;
		int id = num[i];
		int dif = abs(i-id);
		if(dif >= m){
			push(i,id);
			
		
		}else{
			if(i <= m){
				if(id <= m){
					push(n,id);
					push(n,i);
				}else{
					push(1,id);
					
					push(1,n);
					
					push(i,n);
				
					push(1,id);
					
				}
			}else{
				if(id <= m){
					push(n,id);

					push(1,id);

					push(1,i);

					push(n,id);

				}else{
					push(1,id);

					push(i,1);

				}
			}
		}
	}
//	for(int i = 1; i <= n; i++) printf("%d\n",num[i]);
//	//continue;

	int len = ans.size();
	printf("%d\n",len);
	for(auto v:ans){
		printf("%d %d\n",v.first,v.second);
	}
}
/*3 4 1 2
1 4 3 2
1 2 3 4
3 1 2 4
3 4 2 1*/

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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