整数三分模板

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#算法 

/*整数三分模板*/
int cal(int x){
    int res;
    return res;
}

int solve(int l,int r){
    while(r>l){
        int m1=(2*l+r)/3;
        int m2=(2*r+l+2)/3;
        if(cal(m1)>cal(m2))
            r-m2-1;
        else
            l=m1+1;
    }
    return l;
}

【CF1355E】Restorer Distance（整数三分）--附整数/浮点三分模板
Cassie_zkq的博客
05-17 1080
传送门 题目： 解题思路： 存在这么一个高度h使得代价最小，其他高度的代价都比它大。这是一个凹函数，可以三分来求解。 附三分模板：转载自https://www.cnblogs.com/lukelmouse/p/12545973.html //整数三分 int l = 1,r = 100; while(l < r) { int lmid = l + (r - l) / 3; int rmid = r - (r - l) / 3; lans = f(lmid),rans =
三分查找模板
hxc2101的博客
08-12 3458
三分查找，用来比较不同坐标处值的大小关系（比较的这两点通常是分布在极值点两侧的），来确定区间内的极值。 三分应用于最优化问题的求解。在解题时没必要给出证明，只要知道问题不满足单调性，就可以尝试用三分搜索极值点，而且三分整数很少见，因为除非能够证明这种策略是正确的(即完全符合凸函数的性质，但是通常极值点不会在整点取得，如果三分整数，那么函数也不是连续的了)，否则很可能会错误，而三分应用在小数中...
三分模板（整数）
weixin_45772744的博客
03-29 2200
求凹函数的极小值 int tri_search(int l,int r){ // 求凹函数的极小值 while(l < r) { int lp = l + (r - l) / 3; int rp = r - (r - l) / 3; f1 = check(lmid),f2 = check(rmid); if(lp <= rp) r = rp - 1; else l = lp + 1; } //查找的是极小值 retu
c++算法之基本算法 - 三分法
最新发布
巴巴博一巴巴博一巴巴博一
09-24 1083
你派两个人分别从山脚两侧出发，走到山腰的两个对称位置（比如山脚到山顶距离的1/3和2/3处）比较两人所在位置的高度：如果左边的人（1/3处）比右边的人（2/3处）高，说明山峰在左侧部分如果右边的人比左边的人高，说明山峰在右侧部分如果两人高度相同，说明山峰在两人之间这样每次都能排除掉1/3的山体范围，快速缩小搜索范围。这就是三分法的核心思想！三分法（Ternary Search）是一种在单峰函数（或单谷函数）上寻找极值点的算法。
三分法小结
m0_49959202的博客
07-02 469
文章目录三分法1.算法分析2.模板2.1 整数三分2.2 浮点数三分3.典型例题 三分法 1.算法分析 如果要求出凸性函数或凹性函数的最值时，我们可以用三分法来求出答案。 2.模板 2.1 整数三分 int l, r; while (r - l > 10) { int midl = l + (r - l) / 3, midr = r - (r - l) / 3; if (check(midl) <= check(midr)) l = midl; // 这里是求凸性函数；如果求凹形
整数三分模版
一切顺其自然
08-04 809
ll sanfen(int l,int r){ ll ans=1e18; while(l<r){ int m1=(2*l+r)/3; int m2=(2*r+l+2)/3; if(subans(m1)<subans(m2)){ //求最小值，最大值ans式子和符号都要改 ans=min(ans,subans(m1)); r=m2-1; }else{ ans=min
整数三分(模板)
weixin_30485799的博客
03-04 1410
如果是小数的话不要用EPS，直接循环上1000次。。。 这里是整数，需要注意三分的过程是取不到端点值的，所以需要一开始特判端点，而一开始特判端点又会在l>r时出错，所以也需要特判l>r的情况。 ll bin3(int l,int r) { if(l>r) return -INF; ll res=max(f(l),f(r)); while...
算法竞赛专题解析--二分法三分法1
08-04
整数二分模板** 整数二分法的模板通常包含以下步骤： 1. 初始化左边界`l`和右边界`r`，确保目标值存在于[l, r]区间内。 2. 当`l 时，进行循环： - 计算中间位置`mid = l + (r - l) / 2`。 - 根据条件判断`mid`...
三分算法
weixin_48964494的博客
07-01 612
三分算法 用于计算单峰函数求极值 Party All the Time HDU - 4355 浮点数三分算法 模板 //浮点三分 const double EPS = 1e-9; while(r - l > EPS) { double lmid = l + (r - l) / 3; double rmid = r - (r - l) / 3; lans = f(lmid),rans = f(rmid); // 求凹函数的极小值 if(lans <=
整数二分算法代码模板与边界分析
李子灿的博客
10-15 364
二分算法 二分算法的代码和思想都比较简单,但是在做题时很容易出现边界问题 ,为了在面试或者竞赛时遇到二分类的题目能快速解答，建议将这两个模板理解并背下来。 此代码模板来自Acwing Y总(闫学灿) 二分模板有两个 ,分别适用于不同的情况。 二分算法的思路：假设目标值在闭区间[ l , r ]中,每次去区间中点 mid=( l + r ) / 2将区间长度缩小一半 ,当区间中只有一个数时就找到了目标值 下面将介绍两种不同的区间划分方式对应不同的情况 模板1 将区间[l,r]划分成 [l,mid]和[
三分法（整数/浮点数 三分法）
学习笔记
08-29 4426
说明：三分法可以用来查找凸函数的最大（小）值。 如果 lmid 和 rmid 在最大（小）值的同一侧：由于单调性，一定是二者中较大（小）的那个离最值近一些，较远的那个点对应的区间不可能包含最值，所以可以舍弃。 如果在两侧：由于最值在二者中间，我们舍弃两侧的一个区间后，也不会影响最值，所以可以舍弃。 画图就可以看出来画图就可以看出来画图就可以看出来 整数三分模板 int l = 1,r = 100; while(l < r) { int lmid = l + (r - l) / 3; //
整数三分/浮点三分模板
weixin_43824564的博客
05-19 703
转自https://www.cnblogs.com/lukelmouse/p/12545973.html 整数三分模板 int l = 1,r = 100; while(l < r) { int lmid = l + (r - l) / 3; int rmid = r - (r - l) / 3; lans = f(lmid),rans = f(rmid); // 求凹函数的极小值 if(lans <= rans) r = rmid - 1; .
[模板] 三分法
HT008的Blog
03-30 1118
题目描述： 给出一个凸性函数，求最大的值 题目分析： 二分求解的时候要求是一个单调的函数，而三分则要求是个凸性函数 大概就是长这个样子 我们要求解的也就是最高的极值点取到的横坐标 如何求解呢？ 简单来讲呢，就是函数中存在一个点x是最大（小）值，对于x的左边，满足单调上升（下降），右边满足单调下降（上升），然后我们进行一些操作使得不断的逼近这个x点，最后求得答案。 首先我们二...
整数 / 浮点三分模板
Kent的博客
05-23 126
【代码】整数 / 浮点三分模板。
三分法【模板】【三分】
//(^ o ^)//
08-22 632
>Description 如题，给出一个 N 次函数，保证在范围 [l,r] 内存在一点 x，使得 [l,x] 上单调增，[x,r] 上单调减。试求出 x 的值。 >Input 第一行一次包含一个正整数 N 和两个实数 l,r，含义如题目描述所示。 第二行包含 N+1 个实数，从高到低依次表示该 N 次函数各项的系数。 >Output 输出为一行，包含一个实数，即为 x 的值。四舍五入保留 5 位小数。 >Sample Input 3 -0.9981 0.5 1 -3 -3 1
【模板】三分法
ZhgDgE的博客
10-07 293
讲解链接：二分法、三分法 --算法竞赛专题解析（1） 三分法作用： 三分法可以求单峰函数（单调函数）的极值（最值）。 过程： 当函数为单峰凸函数，mid1和mid2哪边的函数值更小，哪边的区间就收缩，因为极值点一定存在于此点的内侧。 当函数为单谷凹函数，mid1和mid2哪边的函数值更大，哪边的区间就收缩，因为极值点一定存在于此点的内侧。 当函数退化为单调函数时，三分法也可以求最值。例如三分求单峰凸函数的极大值，当凸函数退化为单调函数时，函数被看作凸函数的半边，求出来的就是最大值。 实数
二分和三分模板
Confidence的专栏
10-19 2342
double和int的二分和三分模板
三分法及模板
weixin_30293135的博客
10-17 156
模板题：洛谷 \(P3382\) 给出一个 \(N\) 次函数，保证在范围 \([l,r]\) 内存在一点 \(x\) ，使得 \([l,x]\) 上单调增，\([x,r]\) 上单调减。试求出 \(x\) 的值。 好的，三分就是用来求这种单峰函数的最值 具体求法： 与二分很像，先把答案锁定在一个区间 \([L,R]\) 中 接着“三”分，设 \(m_1=L+(R-L)/3\) , \(m_2=R...
整数二分答案常见模板
04-21
<think>好的，我现在需要解决用户的问题：关于整数二分查找的常见代码模板。用户提到的是“integer binary search”，也就是针对整数范围的二分查找。首先，我应该回忆二分查找的基本原理和应用场景。 二分查找主要用于在有序数组中快速定位目标值，时间复杂度是O(log n)，效率很高。不过，根据不同的情况，比如有重复元素时，可能需要找到第一个或最后一个出现的位置，这时候代码模板会有细微的不同。用户可能指的是这种变种的二分查找模板。 接下来，我需要确定用户的需求是否包括这些变种情况。用户提到的是“common template”，所以可能需要覆盖基本的二分查找以及处理左右边界的版本。同时，用户可能希望得到代码示例和解释，以便理解和应用。 然后，我需要参考系统提供的引用内容。引用[1]提到了C++、Java、.NET中的二分查找实现，说明标准库中有不同的方法，如lower_bound、upper_bound等。这可能对应于查找左边界或右边界的场景。因此，在代码模板中应该区分这两种情况，并给出对应的实现。 现在，我需要整理常见的整数二分查找模板。通常有两种情况：寻找目标值的左边界（第一个等于目标的位置）和右边界（最后一个等于目标的位置）。此外，还有一种基本形式是判断是否存在目标值。 对于左边界的情况，当中间值等于目标时，继续向左半部分搜索；对于右边界，则继续向右半部分搜索。循环条件通常是left <= right或者left < right，这会影响边界条件的处理。例如，使用左闭右闭区间还是左闭右开区间。 同时，需要注意防止死循环，特别是在处理中点计算时是否需要加1。例如，在左边界查找时，中点可能计算为mid = left + (right - left) // 2，而在右边界时可能需要mid = left + (right - left + 1) // 2，以避免无限循环。 接下来，我需要考虑如何用Python或Java等语言编写这些模板。用户提供的示例中有Python代码，但用户的问题可能不限制语言。不过根据引用[2]和[3]，用户可能对Elasticsearch相关的内容感兴趣，但当前问题更偏向算法，所以应专注于算法实现。 然后，需要解释每个模板的适用场景，比如基本模板用于判断是否存在，左边界模板用于找到第一个满足条件的位置，右边界模板用于找到最后一个。同时，要说明循环条件和变量更新的逻辑，以避免常见错误。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步理解二分查找的应用和优化，比如如何处理边界条件、避免溢出，以及在不同数据结构中的应用等。</think>### 整数二分查找代码模板 整数二分查找主要用于在**有序数组**中快速定位目标值或满足条件的边界值，包含三种常见场景： #### 1. 基本模板（判断是否存在） ```python def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left <= right: mid = left + (right - left) // 2 if arr[mid] == target: return True # 找到目标 elif arr[mid] < target: left = mid + 1 else: right = mid - 1 return False # 未找到 ``` #### 2. 左边界模板（查找第一个≥target的位置） ```python def find_left_bound(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left < right: mid = left + (right - left) // 2 if arr[mid] >= target: right = mid else: left = mid + 1 return left # 返回第一个≥target的索引 ``` 适用场景：求最小值最大化的解，如找第一个满足条件的元素[^1] #### 3. 右边界模板（查找最后一个≤target的位置） ```python def find_right_bound(arr, target): left, right = 0, len(arr) - 1 while left < right: mid = left + (right - left + 1) // 2 # 注意+1防止死循环 if arr[mid] <= target: left = mid else: right = mid - 1 return left # 返回最后一个≤target的索引 ``` 适用场景：求最大值最小化的解，如找最后一个满足条件的元素 $$ \text{时间复杂度：} O(\log n) \quad \text{空间复杂度：} O(1) $$ --- ### 关键点解析 1. **循环终止条件** - 基本模板用`left <= right`确保完全遍历 - 边界模板用`left < right`通过收缩区间精确锁定边界 2. **中点计算技巧** - 使用`mid = left + (right - left) // 2`而非`(left + right) // 2`防止整数溢出 - 右边界模板需要`+1`避免死循环 3. **边界收缩逻辑** - 左边界：`arr[mid] >= target`时移动右指针 - 右边界：`arr[mid] <= target`时移动左指针 ---
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