51nod 1521 一维战舰+set+二分

在一场关于战舰放置的游戏里,鲍博试图通过询问来判断爱丽丝是否撒谎。利用二分思想和动态更新空间利用率的方法,我们能够确定爱丽丝撒谎的具体时刻。本文介绍了如何使用数据结构和算法解决这一问题。

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一行有n个方格的纸上,爱丽丝放k个战舰在这个表格中,并不把具体位置告诉鲍博。每一只战舰的形状是 1×a 的长方形(也就是说,战舰会占据a个连续的方格)。这些战舰不能相互重叠,也不能相接触。然后鲍博会做一系列的点名。当他点到某个格子的时候,爱丽丝会告诉他那个格子是否被某只战舰占据。如果是,就说hit,否则就说miss。但是这儿有一个问题!爱丽丝喜欢撒谎。他每次都会告诉鲍博miss。请你帮助鲍博证明爱丽丝撒谎了,请找出哪一步之后爱丽丝肯定撒谎了。如果不能证明输出-1。
第一行有三个整数n,k和a。
第二行是一个整数m(1≤m≤n),表示鲍博的点名次数。
第三行有m个不同的整数x1,x2,…,xm,xi是鲍博第i次点名的格子编号。格子从左到右按照1到n编号。
在这里插入图片描述
思路:这道题当时想的是计算浪费的空间,当浪费的空间使得空间放不下战舰为止。但是计算过的区间要标记,但是战舰的位置不确定,所以区间无法标记。
然后也想了二分,计算能放下战舰的最大数量,当最大数量<k就证明爱丽丝撒谎了。但是也感觉无法维护。。。。。

看了题解,就是二分。。。。
因为每个战舰不能相接触,我们可以把每次询问x;相当在x空格插入一堵墙(开始插入0, n+1)。并把这个区间一分为二。ans=ans-之前这个区间能放下的最大数量+(左区间能放下的最大数量+右区间能放下的最大数量)

那么第一种思路也能维护浪费的空间:ans=ans-之前这个区间浪费的空间+(左区间浪费的空间+右区间浪费的空间)

思考:当时还在想是不是考虑这个区间是不是最左最右区间,因为这样可以可以放最左边或最右边。也考虑每次询问是否相同。该用multiset还是set。
后来引入墙就发现,每次询问都是同一种过程,而且询问相同就是在之前有墙的地方放墙,什么也没有改变。

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

set<int> s;
int main()
{
    int n, k, a, m, ans;
    scanf("%d%d%d",&n,&k,&a);
    ans=(n+1)/(a+1);
    s.insert(0);
    s.insert(n+1);

    scanf("%d",&m);
    int p=0;
    for(int i=1;i<=m;i++)
    {
        int f, l, r;
        scanf("%d",&f);
        l=*(--s.lower_bound(f));//区间左边的墙
        r=*(s.upper_bound(f));//区间右边的墙
        ans-=(r-l)/(a+1);//减去之前这个区间能放下的最大数量
        ans+=(f-l)/(a+1)+(r-f)/(a+1);//加上左区间能放下的最大数量+右区间能放下的最大数量
        s.insert(f);//插入墙

        if(ans<k&&p==0)
        p=1, cout<<i<<endl;
    }
    if(!p)
        cout<<-1<<endl;

    return 0;
}



标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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