PAT 1080 Graduate Admission

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#include <vector>
#include <climits>
#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
#include <queue>
#include <set>
#include <algorithm>

using namespace std;

class Applicant {
public:
  int No;
  int GE;
  int GI;
  int finalGrade;
  int rank;

  int choices[5] = { -1, -1, -1, -1, -1 };
};

bool compare1080(Applicant a1, Applicant a2) {
  return a1.finalGrade != a2.finalGrade ? a1.finalGrade > a2.finalGrade : a1.GE > a2.GE;
}

class School {
public:
  int quota; // 计划录取人数
  int lastAdmitRank;
  vector<int> applicants; // 录取名单
};

int main() {
  int N, M, K;
  cin >> N >> M >> K;

  vector<School> schools(M);
  for (int i = 0; i < M; i++) {
    cin >> schools[i].quota;
  }

  vector<Applicant> table(N);
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    cin >> table[i].GE >> table[i].GI;
    table[i].finalGrade = table[i].GE + table[i].GI;
    for (int j = 0; j < K; j++) {
      cin >> table[i].choices[j];
    }
    table[i].No = i;
  }
  // 排名次
  Applicant lastApplicant;
  sort(table.begin(), table.end(), compare1080);
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    if (table[i].finalGrade == lastApplicant.finalGrade && table[i].GE == lastApplicant.GE) {
      table[i].rank = lastApplicant.rank;
    }
    else {
      table[i].rank = i + 1;
    }
    lastApplicant = table[i];
  }

  vector<vector<int>> applicants(M);
  for (int i = 0; i < N; i++) {
    for (int j = 0; j < K; j++) {
      int schoolNo = table[i].choices[j];
      School& school = schools[schoolNo];
      if (school.quota > school.applicants.size() || (school.quota <= school.applicants.size() && school.lastAdmitRank == table[i].rank)) {
        school.lastAdmitRank = table[i].rank;
        school.applicants.push_back(table[i].No);
        break;
      }
    }
  }

  for (int i = 0; i < M; i++) {
    vector<int> &applicants = schools[i].applicants;
    sort(applicants.begin(), applicants.end());
    for (int j = 0; j < applicants.size(); j++) {
      if (j != 0) cout << " ";
      cout << applicants[j];
    }
    cout << endl;
  }

  return 0;
}

 

极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象,将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,数据被放置在误码率极低的信道上,从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟数据在不同信道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参数。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟信道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理多个路径,从而增强了错误校正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更多的计算资源,但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型:用于模拟各种通信信道,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与信噪比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
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