【堆栈】POJ2082-Terrible Sets-【容易题】

本文介绍了一种通过堆栈实现的高效算法来寻找由多个矩形组成的最大单一矩形区域。该算法保持堆栈中矩形高度递增,并在新矩形高度较低时,调整堆栈并计算可能的最大矩形面积。

题目大意:
可以理解为有很多的矩形从左至右连接在一起,每个矩形的大小可能不同,问怎么样可以取得最大一个矩形
相当于把所有的矩形从左至右放到一个X轴上,然后其中最大可以画出来的矩形

题目算法:
利用堆栈,始终保持堆栈中的元素(矩形)的高度为从小到大

如果新加入的矩形的高度要小于栈定的高度
则把栈顶的矩阵出栈
直到满足条件(栈顶的元素的高度 小于要加进来的高度)

当然一直出栈的时候要记住两件事
第一件事,每当即将出栈之前,累计长度length
第二件事,判断length * 即将出栈的高度 > maxValue(本轮出栈所能取得的最大值,初值为0),满足即将maxValue设置为其值
第三件事,判断maxValue > result (结果值,初始值为-1,不会随另外一个矩形的加入而改变,每个case才会重新赋值-1)

这样最后就可以把要入栈的矩阵的长度 另外再加上length,然后入栈

继续添加下一个矩阵

所有添加完以后,用刚才的方法,从栈顶开始,逐个出栈,同时:
1.出栈之前累积长度length
2.判断length*即将出栈的高度 >maxValue 成立即赋值给maxvalue

所有都出栈后maxValue与result比较,取大者为结果

Terrible Sets
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Description

Let N be the set of all natural numbers {0 , 1 , 2 , . . . }, and R be the set of all real numbers. wi, hi for i = 1 . . . n are some elements in N, and w0 = 0. 
Define set B = {< x, y > | x, y ∈ R and there exists an index i > 0 such that 0 <= y <= hi ,∑0<=j<=i-1wj <= x <= ∑0<=j<=iwj} 
Again, define set S = {A| A = WH for some W , H ∈ R+ and there exists x0, y0 in N such that the set T = { < x , y > | x, y ∈ R and x0 <= x <= x0 +W and y0 <= y <= y0 + H} is contained in set B}. 
Your mission now. What is Max(S)? 
Wow, it looks like a terrible problem. Problems that appear to be terrible are sometimes actually easy. 
But for this one, believe me, it's difficult.

Input

The input consists of several test cases. For each case, n is given in a single line, and then followed by n lines, each containing wi and hi separated by a single space. The last line of the input is an single integer -1, indicating the end of input. You may assume that 1 <= n <= 50000 and w1h1+w2h2+...+wnhn < 109.

Output

Simply output Max(S) in a single line for each case.

Sample Input

3
1 2
3 4
1 2
3
3 4
1 2
3 4
-1

Sample Output

12
14

#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;
struct Node
{
	int x,y;
};
stack<Node> s;

int main()
{
	int N,result;
	while(scanf("%d",&N) && N!=-1)
	{
		result=-1;
		for(int i=0;i<N;i++)
		{
			Node n;
			scanf("%d %d",&n.x,&n.y);
			if(s.empty() )
				s.push(n);
			else
			{
				if(s.top().y < n.y)
					s.push(n);
				else
				{
					int length=0,maxValue=-1;
					while( !(s.top().y < n.y  ) )
					{
						length+=s.top().x;
						if( length*s.top().y > maxValue)
							maxValue=length * s.top().y;
						if(maxValue>result)
							result=maxValue;
						s.pop();
						if( s.empty())
							break;
					}
					n.x+=length;
					s.push(n);
				}//end if-else top.y<n.y
			}//end if-else s.empty()
		}//end process N th Matrix
		//开始扫描计算最大值
		int maxValue=-1,length=0;
		while(!s.empty() )
		{
			length+=s.top().x;
			if(length * s.top().y > maxValue)
				maxValue = length * s.top().y;
			s.pop();
		}
		if(maxValue>result)
			result=maxValue;
		printf("%d\n",result);
	}
	return 0;
}


【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略,旨在通过需求响应机制优化电力系统的负荷分布。该研究利用Matlab进行代码实现,构建了居民用电行为与电价变动之间的价格弹性模型,通过分析不同时间段电价调整对用户用电习惯的影响,设计合理的峰谷电价方案,引导用户错峰用电,从而实现电网负荷的削峰填谷,提升电力系统运行效率与稳定性。文中详细阐述了价格弹性矩阵的构建方法、优化目标函数的设计以及求解算法的实现过程,并通过仿真验证了所提策略的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事需求响应、电价机制研究或智能电网优化等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①研究居民用电行为对电价变化的响应特性;②设计并仿真基于价格弹性矩阵的峰谷分时电价激励策略;③实现需求响应下的电力负荷优化调度;④为电力公司制定科学合理的电价政策提供理论支持和技术工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解价格弹性建模与优化求解过程,同时可参考文中方法拓展至其他需求响应场景,如工业用户、商业楼宇等,进一步提升研究的广度与深度。
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