【考试题】化学反应

Description

有 N 种不同的物质,每种物质有两个属性——“能量”和“活度”。 N 种中的任意两种物质都可以发生反应;反应放热为两种物质的“能量”之差加一再乘上“活度”的较大值。换句话说,设第 i 种物质的能量和活度分别为 Ai 和 Bi,则 i 和 j 反应的放热为 
(| Ai-Aj |+1) * max(Bi, Bj) 
现在你需要选出两种物质,最小化它们反应放出的热量。这个最小值是多少?

Input

本题包含多组测试数据,第一行为测试数据组数 T。 
对于每组数据: 
第一行一个正整数 N,表示物质种类数。 
接下来 N 行每行两个正整数 Ai、 Bi,表示第 i 种物质的“能量”和“活度”。

Output

输出一行一个正整数,最小放热。 注意这个数可能需要 64 位整型来存储。

Sample Input



19 5 
5 6 
1 2 
8 4 
25 10 
12 3 
9 6

Sample Output

12

Hint

数据范围: 
对于 40%的数据,N<=1000,T<=5 
对于另外 20%的数据,N<=10^5,Ai、 Bi<=10^3,T=1 
对于 100%的数据,N<=10^5,Ai、 Bi<=10^9,T<=40

Source

暴力加常数优化。

可以卡过。


#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<iostream>
#define rg register
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef unsigned long long ull;
int K;
inline int gi() {
	int x=0;
	char ch=getchar();
	while(ch>'9'||ch<'0')ch=getchar();
	while(ch>='0'&&ch<='9')x=x*10+ch-'0',ch=getchar();
	return x;
}
struct wuzhi {
	ll a,b;
} k[100001];
inline ull solve1(int N) {
	ull ans=1000000000000000001ll;
	for(rg int i=1; i<=N; i++)
		for(rg int j=i+1; j<=N; j++)
			ans=min(ans,ull((abs(k[i].a-k[j].a)+1)*max(k[i].b,k[j].b)));
	return ans;
}
inline bool cmp1(const wuzhi&a,const wuzhi&b) {
	if(a.a-b.a)return a.a<b.a;
	else return a.b<b.b;
}
inline bool cmp2(const wuzhi&a,const wuzhi&b) {
	if(a.b-b.b)return a.b<b.b;
	else return a.a<b.a;
}
inline ull solve2(int N) {
	ull ans=1000000000000000001ll;
	sort(k+1,k+N+1,cmp1);
	for(rg int i=N-K; i; i--)
		for(rg int j=1; j<=K; j++)
			ans=min(ans,ull((abs(k[i].a-k[i+j].a)+1)*max(k[i].b,k[i+j].b)));
	return ans;
}
void work() {
	int T=gi(),N;
	while(T--) {
		N=gi();
		if(N<=90000)K=50;
		else K=1;
		for(int i=1; i<=N; i++)k[i].a=gi(),k[i].b=gi();
		if(N<=1000)cout<<solve1(N)<<endl;
		else cout<<solve2(N)<<endl;
	}
}
int main() {
	work();
	return 0;
}





【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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