优化火车头

听说可以优化速度,代码来自于网络。 

#pragma GCC optimize(3)
#pragma GCC optimize("Ofast")
#pragma GCC optimize("inline")
#pragma GCC optimize("-fgcse")
#pragma GCC optimize("-fgcse-lm")
#pragma GCC optimize("-fipa-sra")
#pragma GCC optimize("-ftree-pre")
#pragma GCC optimize("-ftree-vrp")
#pragma GCC optimize("-fpeephole2")
#pragma GCC optimize("-ffast-math")
#pragma GCC optimize("-fsched-spec")
#pragma GCC optimize("unroll-loops")
#pragma GCC optimize("-falign-jumps")
#pragma GCC optimize("-falign-loops")
#pragma GCC optimize("-falign-labels")
#pragma GCC optimize("-fdevirtualize")
#pragma GCC optimize("-fcaller-saves")
#pragma GCC optimize("-fcrossjumping")
#pragma GCC optimize("-fthread-jumps")
#pragma GCC optimize("-funroll-loops")
#pragma GCC optimize("-fwhole-program")
#pragma GCC optimize("-freorder-blocks")
#pragma GCC optimize("-fschedule-insns")
#pragma GCC optimize("inline-functions")
#pragma GCC optimize("-ftree-tail-merge")
#pragma GCC optimize("-fschedule-insns2")
#pragma GCC optimize("-fstrict-aliasing")
#pragma GCC optimize("-fstrict-overflow")
#pragma GCC optimize("-falign-functions")
#pragma GCC optimize("-fcse-skip-blocks")
#pragma GCC optimize("-fcse-follow-jumps")
#pragma GCC optimize("-fsched-interblock")
#pragma GCC optimize("-fpartial-inlining")
#pragma GCC optimize("no-stack-protector")
#pragma GCC optimize("-freorder-functions")
#pragma GCC optimize("-findirect-inlining")
#pragma GCC optimize("-fhoist-adjacent-loads")
#pragma GCC optimize("-frerun-cse-after-loop")
#pragma GCC optimize("inline-small-functions")
#pragma GCC optimize("-finline-small-functions")
#pragma GCC optimize("-ftree-switch-conversion")
#pragma GCC optimize("-foptimize-sibling-calls")
#pragma GCC optimize("-fexpensive-optimizations")
#pragma GCC optimize("-funsafe-loop-optimizations")
#pragma GCC optimize("inline-functions-called-once")
#pragma GCC optimize("-fdelete-null-pointer-checks")

 

### 火车头调度算法的时间复杂度优化 对于火车头调度或模拟中的算法,时间复杂度的优化可以从多个角度入手。考虑到实际应用中可能涉及到的任务分配、路径选择等问题,可以借鉴其他领域内成熟的调度机制。 #### 使用动态规划减少冗余计算 当面对复杂的列车编组或是路线安排问题时,可以通过识别并利用最优子结构特性来简化求解过程[^1]。例如,在处理一系列连续到达车站之间的最佳行驶顺序时,如果能够确认某一段行程内的局部最优方案,则该部分无需反复重新评估,从而节省大量运算资源。 #### 应用高效的数据结构加速查找操作 类似于操作系统内核里的CFS调度器所使用的红黑树技术,可以在设计铁路交通管理系统时引入类似的平衡二叉搜索树或其他高级数据结构用于存储待处理事件列表(比如即将进入某个路段的不同列车间的信息)。这有助于快速定位下一个应被执行的动作对象——即具有最低优先级权重值的那个实体,进而实现近似于理想的并发执行效果[^2]。 #### 实现线性时间的选择算法 针对特定场景下只需要获取单个结果的情况(如查询最早能出发的一趟班次),可以直接运用高效的排序方法之外的方式达成目标。有一种称为“随机化分治”的策略能够在平均情况下达到O(n)级别的性能表现;它通过对输入数组做一次划分后再仅关注感兴趣区间继续深入探索直至命中预期位置完成任务[^3]。 ```python import random def randomized_select(arr, p, r, i): if p == r: return arr[p] q = partition(arr, p, r) k = q - p + 1 if i == k: return arr[q] elif i < k: return randomized_select(arr, p, q-1, i) else: return randomized_select(arr, q+1, r, i-k) def partition(arr, low, high): pivot_index = random.randint(low,high) arr[low],arr[pivot_index]=arr[pivot_index],arr[low] pivot = arr[low] i = low + 1 j = high while True: while i <= j and arr[i]<=pivot: i+=1 while i<=j and arr[j]>=pivot: j-=1 if i>j : break arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] arr[low], arr[j] = arr[j], arr[low] return j ```
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