UVALive 3664 Guess(贪心+精度)

分省份-城投债信用利差跟踪(私募债)20260206.xlsx 立即下载

题目链接:

https://icpcarchive.ecs.baylor.edu/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=1665

解题思路:

题目大意:

有n (n<16345)个人,每个人有三个数(小于1000且最多两位小数点),表示答对对应题的得分。规定总分越高的人rank越高。总分相同,id小的rank高。现在知道rank,问

这个rank是否可能,如果可能,就输出rank最小的那个人的最大得分是多少,反之,则输出No solution。

算法思想:

3个数,最多8种情况。然后按照rank依次向下推,每次选择一个最大的能符合条件的分数,当作这个人的分数。如果能推下去,则ok,否则,不能。

注意:

精度很坑。需要先转换成整数才过了。。。

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;

struct node{
    int a[3],num[8];
}no[17000];
int Rank[17000];

int main(){
    int n,t = 1;
    while(scanf("%d",&n),n){
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            double x;
            for(int j = 0; j < 3; j++){
                scanf("%lf",&x);
                no[i].a[j] = (int)((x+1e-4)*100);//x+1e-4这步必须要加,不然会因为精度问题出错
            }
            for(int j = 0; j < 8; j++){
                int sum = 0;
                for(int k = 0; k < 3; k++){
                    if((j >> k) & 1)
                        sum += no[i].a[k];
                }
                no[i].num[j] = sum;
            }
            sort(no[i].num,no[i].num+8);
        }
        int tmpnum,tmpsum = INF;
        int flag;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
            scanf("%d",&Rank[i]);
        for(int i = 1; i <= n; i++){
            flag = 0;
            for(int j = 7; j >= 0; j--){
                if(no[Rank[i]].num[j] < tmpsum || (no[Rank[i]].num[j] == tmpsum && Rank[i] > tmpnum)){
                    flag = 1;
                    tmpnum = Rank[i];
                    tmpsum = no[Rank[i]].num[j];
                }
                if(flag)
                    break;
            }
            if(!flag)
                break;
        }
        if(!flag)
            printf("Case %d: No solution\n",t++);
        else
            printf("Case %d: %.2lf\n",t++,tmpsum/100.0);
    }
    return 0;
}



【电力负荷预测】基于MATLAB App Designer的Excel数据导入与误差报告生成系统:融合多因素特征与多模型评价的图形化预测分析平台设计 MATLAB 负荷预测App Designer界面 内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB R2025b开发的负荷预测系统,旨在实现从数据导入、质量检查、多因素特征构造、模型训练与选择、预测结果可视化到误差报告自动生成的完整流程。系统支持Excel、CSV和MAT文件导入,通过App Designer风格的图形界面进行交互操作。项目采用五类差异化随机过程生成模拟数据,构建了包含历史负荷保持法、岭回归和提升树集成模型的多模型预测体系,并通过时间一致性建模与防数据泄漏机制提高预测可信度。系统实现了标准化误差评价、结构化报告输出及实验复现机制,并具备良好的可扩展性,适用于电力系统短期负荷预测、工业企业能源管理、智慧园区协同管理等多个领域。 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉数据处理、机器学习建模与图形界面开发的研发人员、工程师及高校师生。 使用场景及目标:①实现Excel/CSV/MAT文件的自动化导入与数据质量控制;②构建融合环境温度、湿度、光照、工业活动及休息日等多因素影响的负荷预测模型;③通过图形界面完成模型训练、预测结果展示与误差分析;④生成包含统计指标、逐时预测明细及图表的标准化Excel误差报告。 阅读建议:此资源以开发集成化负荷预测工具为目标,不仅涵盖算法实现,更强调工程化设计与用户体验。建议使用者结合文中提供的完整代码示例,重点理解数据流管理、模型验证策略与界面交互逻辑,并在实际应用中根据具体业务需求调整特征体系与预测范围。 立即下载

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