LA - 3135 - Argus

本文介绍了一个涉及命令调度的问题,并使用优先队列的数据结构来实现高效的解决方案。该问题要求根据编号和时间来确定一系列命令的执行顺序,并输出前K次产生的命令。

题目链接https://icpcarchive.ecs.baylor.edu/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=1136

题意:一个系统有N种命令,每个命令有编号和时间,每隔Period秒产生一次,同时又多个任务以编号小优先,求前K次产生的命令是什么。

题解:优先队列存储每个命令,每次取出一个,然后放进去下一个即可。

AC代码:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <queue>
using namespace std;
const int maxn = 10005;
#define _for(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
struct node
{
    int Q_num,period,next;
    bool operator< (const node& a)const
    {
        if(next!=a.next)return next>a.next;
        else return Q_num>a.Q_num;
    }
}a[maxn];
priority_queue<node> Q;
int n,k;
int main(int argc, char const *argv[])
{
    char s[20];
    while(cin>>s)
    {
        if(s[0]=='#')break;
        else
        {
            node now;
            cin>>now.Q_num>>now.period;
            now.next=now.period;
            Q.push(now);
        }
    }
    cin>>k;
    _for(i,1,k)
    {
        node now = Q.top();
        Q.pop();
        cout<<now.Q_num<<endl;
        node next = now;
        next.next = now.next+now.period;
        Q.push(next);
    }
    return 0;
}

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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