HDU2037 今年暑假不AC(贪心)

本文介绍了一个用于解决如何在有限的时间内观看最多完整电视节目的算法问题。通过输入多个电视节目的播放时间表,该算法能够找出可以完整观看的最多节目的组合方案。核心思路是对节目结束时间进行排序,并在不冲突的情况下选择尽可能早结束的节目。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Problem Description
“今年暑假不AC?”
“是的。”
“那你干什么呢?”
“看世界杯呀,笨蛋!”
“@#$%^&*%...”

确实如此,世界杯来了,球迷的节日也来了,估计很多ACMer也会抛开电脑,奔向电视了。
作为球迷,一定想看尽量多的完整的比赛,当然,作为新时代的好青年,你一定还会看一些其它的节目,比如新闻联播(永远不要忘记关心国家大事)、非常6+7、超级女生,以及王小丫的《开心辞典》等等,假设你已经知道了所有你喜欢看的电视节目的转播时间表,你会合理安排吗?(目标是能看尽量多的完整节目)
 

Input
输入数据包含多个测试实例,每个测试实例的第一行只有一个整数n(n<=100),表示你喜欢看的节目的总数,然后是n行数据,每行包括两个数据Ti_s,Ti_e (1<=i<=n),分别表示第i个节目的开始和结束时间,为了简化问题,每个时间都用一个正整数表示。n=0表示输入结束,不做处理。
 

Output
对于每个测试实例,输出能完整看到的电视节目的个数,每个测试实例的输出占一行。
 

Sample Input
12
1 3
3 4
0 7
3 8
15 19
15 20
10 15
8 18
6 12
5 10
4 14
2 9
0
 

Sample Output
5
分析:首先按每个节目的结束时间从小到大排序排序,如果结束时间相同,则按开始时间从大到小排序,因为这样才能保证看的节目是最多的。

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
using namespace std;

struct node
{
	int t1;
	int t2;
}a[110];

int cmp(node u,node v)
{
	if(u.t2 == v.t2)
		return u.t1 > v.t1;
	return u.t2 < v.t2;
}

int main()
{
	int i,n,t,k;
	while(scanf("%d",&n),n != 0)
	{
		k = 1;
		for(i = 1; i<= n; i++)
			scanf("%d%d",&a[i].t1,&a[i].t2);
		sort(a,a+n,cmp);
		for(i = 2,t=a[1].t2;i <= n; i++)
			if(a[i].t1 >= t)
			{
				k ++;
				t = a[i].t2;
			}
		printf("%d\n",k);
	}
	return 0;
}

 

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在需要显式CSI估计方面的优势。
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