BZOJ2802: [Poi2012]Warehouse Store

日常刷水…
简单贪心,考虑用一个堆维护已选的客人,若能选则选,不能就取堆中购物数最多的客人不取,取当前客人即可。
用了pbds还是好慢啊TAT。

代码:

#include<bits/stdc++.h>
#include<ext/pb_ds/priority_queue.hpp>
#define mp make_pair
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<ll,int> pli;
const int N=250005;
int read(){
	int x=0,f=1; char ch=getchar();
	while (ch<'0'||ch>'9'){if (ch=='-') f=-1; ch=getchar();}
	while (ch>='0'&&ch<='9'){x=x*10+ch-'0'; ch=getchar();}
	return x*f;
}
__gnu_pbds::priority_queue<pli>q;
int a[N],b[N],c[N];
int main(){
	int n=read(),ans=0;
	for (int i=1;i<=n;i++) a[i]=read();
	ll res=0;
	for (int i=1;i<=n;i++){
		b[i]=read(); res+=a[i];
		if (res>=b[i]) res-=b[i],q.push(mp(b[i],i));
		else{
			if (!q.empty()){
				int x=q.top().first;
				if (x>b[i]) res+=x-b[i],q.pop(),q.push(mp(b[i],i));
			}
		}
	}
	while (!q.empty()){
		c[++ans]=q.top().second; q.pop();
	}
	sort(c+1,c+1+ans);
	printf("%d\n",ans);
	for (int i=1;i<ans;i++) printf("%d ",c[i]);
	printf("%d\n",c[ans]);
	return 0;
}
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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