1070: PIPI的数组

本文介绍了一个数组查询问题,通过使用两个map容器实现对数组中特定元素第k次出现位置的高效查询。具体而言,一个map用于记录每个数字出现的次数,另一个map则用于存储指定数字第k次出现的具体位置。
1070: PIPI的数组

题目描述

PIPI现在有一个全部为正整数组成的数组,他想知道元素 v 第 k次出现在数组中的位置,胖虎能帮帮PIPI吗?
PIPI是个好奇心很重的人,他会有m次询问哦~

输入

输入包含多组测试样例。
对于每一组测试样例,第一行包含两个正整数 n,m .代表数组的长度和询问的次数。 (1<=n,m<=105)
第二行包括n个正整数,每个正整数 v < 106。
接下来包含m组询问,每一行包含两个数字 k 和 v ,代表元素v第k次出现的下标。

输出

对于每一组测试用例,输出m次询问的结果。如果没有,输出0.

样例输入

8 4
1 3 2 2 4 3 2 1
1 3
2 4
3 2
4 2

样例输出

2
0
7
0

思路

使用两个 map 容器,map<int(v), int> cnt 用来存储当前数字 v 出现的次数,map<pair<int(v), int (k)>, int> mp 用来存储数字 v 第 k 次出现的位置。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
	int n, m, k, v;
	int num[100010];
	while(scanf("%d%d", &n, &m) != EOF)
	{
		map<int, int> cnt;
		map<pair<int, int>, int> mp;
		for(int i = 0; i < n; i++)
			scanf("%d", &num[i]);
		for(int i = 0; i < n; i++)	
		{
			cnt[num[i]]++;
			mp[{num[i], cnt[num[i]]}] = i + 1;
		}
		for(int i = 0; i < m; i++)
		{
			scanf("%d%d", &k, &v);
			printf("%d\n", mp[{v, k}]);
		}	
	}
	return 0;
}
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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