ZOJ 3627 Treasure Hunt II (贪心)

本文介绍了一种解决区间取值最值问题的算法思路,包括确定左右边界、特殊情况处理等,并通过具体代码实现了解决方案。

水题,不过细节坑死,WA了很多发。。。

思路:先从起点不断往两侧走,

左端边界lb为max(1LL,p-t),右端边界为min(n,p+t)。

如果rb-lb <= M 结果显而易见。

反之,如果M是偶数,就让两个人从起点分别走M/2步,往后就是先向左再向右还是先向右再向左的问题,

枚举就好了。

如果M是奇数,两个人中其中一人要走M/2+1步,同样枚举即可。


代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>

using namespace std;
typedef long long LL;
const LL maxn = 100005;

LL n,p,m,t,lb,rb,val[maxn],sum[maxn];
LL ans;

void o(LL l,LL r,LL k){
    LL i,lt,rt;
    for(i = 0;i <= k;i++){
        rt = r + i;
        if(rt > n) break;
        lt = max(1LL,l - k + 2LL*i);
        lt = min(lt,l);
        ans = max(ans,sum[rt]-sum[lt-1LL]);
        //cout<<"right:"<<lt<<" "<<rt<<" "<<ans<<endl;
    }
    for(i = 0;i <= k;i++){
        lt = l - i;
        if(lt < 1) break;
        rt = min(n,r + k - 2LL*i);
        rt = max(r,rt);
        ans = max(ans,sum[rt]-sum[lt-1LL]);
        //cout<<"left:"<<lt<<" "<<rt<<" "<<ans<<endl;
    }
}

int main(){
    LL i,j,L,R,D;
    while(~scanf("%lld%lld",&n,&p)){
        ans = 0;
        for(i=1;i<=n;i++){
            scanf("%lld",&val[i]);
            sum[i] = sum[i-1] + val[i];
        }
        scanf("%lld%lld",&m,&t);
        lb = max(1LL,p-t);rb = min(n,p+t);
        if(rb - lb <= m){
            printf("%lld\n",sum[rb]-sum[lb-1]);
        }else{
            if(m&1){
                L = max(1LL,p - (m >> 1));R = min(n,p + (m >> 1));
                D = t - (m >> 1) - 1;
                if(L == 1){
                    o(L,R+1,D);
                }
                else if(R == n){
                    o(L-1,R,D);
                }else {
                    o(L-1,R,D);o(L,R+1,D);
                }
            }else{
                L = max(1LL,p - (m >> 1));R = min(n,p + (m >> 1));
                D = t - (m >> 1);
                ans = sum[R] - sum[L-1];
                o(L,R,D);
            }
            //cout<<L<<" "<<R<<" "<<D<<endl;
            printf("%lld\n",ans);
        }
    }
    return 0;
}


内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值