【二分查找答案】Distinct

博客围绕战棋游戏中士兵移动问题展开。Daniel有n队士兵在x轴上,每队有不同人数和坐标,他想让士兵移动到新整点位置,使无两个士兵在同一位置,且每个士兵移动距离最大值尽可能小。给出输入输出要求,还提到用排序和二分答案求解。

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Daniel 正在玩一个战棋游戏。
现在 Daniel 有 n 队士兵站在 x 轴上。第 i 队士兵有 ai 人,坐标为 xi。
Daniel 看到一队士兵有这么多人,都站在同一个位置,他对此很不满意。他
想命令一些士兵移动到新的位置(必须是整点),使得不存在两个士兵站在同一个
位置。
为了节约时间,Daniel 希望每个士兵的移动距离的最大值尽可能小。请求出
这个最小值。

Input

第一行一个正整数 n,表示 Daniel 有多少队士兵。第二行 n 个正整数 ai,表示每队士兵的人数。第三行 n 个严格递增的 整数 xi,表示每队士兵的坐标。

Output

一行一个非负整数,表示每个士兵的移动距离的最大值的最小值


排序,然后二分答案。//其实我觉得我那r设得不准。。。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,l,r,mid,q,t;
struct asdf{
	int w,s;
} a[100001];
bool cmd(asdf aa,asdf bb){return aa.w<bb.w;}
int main(){
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;++i)
	  scanf("%d",&a[i].s),r+=a[i].s;
	for(int i=1;i<=n;++i)
	  scanf("%d",&a[i].w);
	sort(a+1,a+1+n,cmd);
	while(l<r){
		mid=(l+r)/2;t=0;  //t用来判断可不可以,1不可以,0可以
		q=a[1].w-mid-1;   //士兵能往左堆的就往左堆,这是存下一个可以起始的地方。
		for(int i=1;i<=n;++i){ 
		    if(a[i].w>q&&a[i].w-q-1>mid) q=a[i].w-mid-1;  //如果到达不了q
			if(q+a[i].s-a[i].w>mid){  //算出能堆到哪,如果移动距离超过了mid
					t=1;
					break;
			}
			q=q+a[i].s;  //堆
        }
        if(t==0) r=mid; //保存最小答案
        else l=mid+1;   //寻找更大的答案。
	}
	printf("%d",l);
} 
<think>嗯,用户之前问了关于JPQL中的CASE WHEN,现在接着问GROUP BY和DISTINCT。看来他们可能在处理数据分组和去重的问题,比如生成报表或者统计数据。 首先,我需要确认JPQL中GROUP BY的用法,和SQL类似,但要注意的是JPQL是基于实体属性的,而不是数据库列。所以用户需要确保他们使用的是实体类的属性名。 然后,DISTINCT在JPQL中的作用,可能需要解释两种用法:在SELECT中过滤重复结果,或者在聚合函数里比如COUNT(DISTINCT field)。用户可能遇到了重复数据的问题,想知道如何正确去重。 接下来,要考虑用户可能的实际场景。比如统计每个部门的员工数量,或者查找有重复名称的部门。这时候需要给出具体的例子,说明如何结合GROUP BY和DISTINCT使用。 还要注意常见错误,比如SELECT后面的字段没有包含在GROUP BY中,或者聚合函数的使用不当。用户可能在这些地方容易出错,需要提醒他们注意事项,比如JPA版本的支持情况,比如Hibernate对SELECT子句的限制。 另外,用户可能想知道GROUP BY和DISTINCT的区别,什么时候用哪个更合适。比如GROUP BY用于分组聚合,而DISTINCT用于去除整个查询结果的重复行。 最后,是否需要提到性能方面的考虑?比如在大数据集下,DISTINCT可能影响效率,或者GROUP BY的正确使用可以优化查询。不过可能用户现在只需要基础用法,所以暂时先不深入,除非用户后续有更多问题。</think>好的,以下是关于 JPQL 中 `GROUP BY` 和 `DISTINCT` 的详细说明及示例: --- ### 一、`GROUP BY` 分组查询 **作用**:将结果按指定字段分组,通常与聚合函数(如 `COUNT`, `SUM`, `AVG` 等)结合使用。 #### 1. **基本语法** ```sql SELECT [聚合函数/字段] FROM 实体类 GROUP BY 分组字段 ``` #### 2. **示例** 假设有实体 `Employee`,需要统计每个部门的员工数量: ```sql SELECT e.department, COUNT(e) FROM Employee e GROUP BY e.department ``` #### 3. **多字段分组** 按部门和职位统计平均薪资: ```sql SELECT e.department, e.position, AVG(e.salary) FROM Employee e GROUP BY e.department, e.position ``` --- ### 二、`DISTINCT` 去重 **作用**:消除查询结果中的重复行,或与聚合函数结合去重统计。 #### 1. **基本去重** 查询所有不重复的部门名称: ```sql SELECT DISTINCT e.department FROM Employee e ``` #### 2. **结合聚合函数** 统计不同部门的唯一职位数量: ```sql SELECT e.department, COUNT(DISTINCT e.position) FROM Employee e GROUP BY e.department ``` --- ### 三、`GROUP BY` + `DISTINCT` 联合使用 #### 示例 查询每个部门中薪资唯一值的数量: ```sql SELECT e.department, COUNT(DISTINCT e.salary) FROM Employee e GROUP BY e.department ``` --- ### 四、注意事项 1. **字段一致性** `SELECT` 子句中非聚合字段必须包含在 `GROUP BY` 中。 **错误示例**: ```sql SELECT e.department, e.name -- e.name 未在 GROUP BY 中 FROM Employee e GROUP BY e.department ``` 2. **JPA 版本兼容性** - JPA 2.0+ 支持 `GROUP BY` 和 `DISTINCT`。 - 部分 JPA 实现(如 Hibernate)可能对 `SELECT` 子句字段有更严格限制。 3. **性能影响** `DISTINCT` 和复杂 `GROUP BY` 可能降低查询效率,需结合索引优化。 --- ### 五、典型应用场景 | 场景 | 示例 | |-----------------------|---------------------------------------| | 统计分类数量 | 按状态统计订单数量 | | 去重后聚合 | 计算不同城市的客户平均年龄 | | 多维度数据分析 | 按年份和月份分组统计销售额 | --- **总结**: - 使用 `GROUP BY` 进行分组统计,需搭配聚合函数。 - 使用 `DISTINCT` 去重时,注意其作用范围(整个结果集或聚合函数内)。 - 两者可结合使用,但需遵循 JPA 语法规则。
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