【省选模拟】20/06/03

本文深入探讨了算法竞赛中的高效解题策略,包括使用贪心算法优化决策、长链剖分实现快速查询以及SAM和SA数据结构在字符串匹配问题中的应用。通过具体案例解析,展现了如何在紧迫的时间内优化代码效率。

Pro
Sol

  • 考场疯狂 r u s h rush rush 两份 5 k 5k 5k 的代码,死掉了。。。

  • A A A:直接小常数 n 3 n^3 n3 d p dp dp 可以拿 70
    考虑可反悔贪心,一个不是最优的策略是每次将这一位加 2,将下一位加 1
    考虑反悔,用最快的策略将当前位填满,并且只需要考虑反悔 i − 1 i-1 i1 的决策
    对于 ( i − 1 , i ) (i-1,i) (i1,i) 加上 ( 2 , 1 ) (2,1) (2,1) 的情况,可以变成加 ( 1 , 2 ) + ( 1 , 2 ) (1,2)+(1,2) (1,2)+(1,2) 即用 1 的代价将当前位加 3
    对于 i − 1 i-1 i1 加过一个 3 的情况,可以拆成 ( 1 , 2 ) + ( 2 , 1 ) (1,2)+(2,1) (1,2)+(2,1) 将当前位加 3,或者拆成 ( 1 , 2 ) + ( 1 , 2 ) + ( 1 , 2 ) (1,2)+(1,2)+(1,2) (1,2)+(1,2)+(1,2),用 2 的代价将当前位加 6,维护一下下一位可以用的 3 的个数贪心即可, C o d e Code Code

  • B B B:考虑先对距离进行讨论,若 ∣ d a − d b ∣ ≥ d i s ( a , b ) |da-db|\ge dis(a,b) dadbdis(a,b),那么答案一定在 a , b a,b a,b 另一侧的子树中,否则在链上某个点的子树中,若这个点为 l c a lca lca,则需要 b a n ban ban 掉两棵子树,并且考虑向上的情况,其余的只需要 b a n ban ban 掉一棵子树或是不 b a n ban ban,用长链剖分可以 O ( 1 ) O(1) O(1) 询问
    考虑向上的情况,需要找到一个点 t t t 满足 d − ( d e p u − d e p t ) ≤ m x d e p t d-(dep_u-dep_t)\le mxdep_t d(depudept)mxdept,那么我们从根开始维护一个到当前点 m x d e p t − d e p t mxdep_t-dep_t mxdeptdept 的最大值,在那个最大值的点进行查询即可,疯狂码就行了 C o d e Code Code

  • C C C:考虑限制是 l c p ( i , j ) + l c s ( i + m − 1 , j + m − 1 ) ≥ m − 1 lcp(i,j)+lcs(i+m-1,j+m-1)\ge m-1 lcp(i,j)+lcs(i+m1,j+m1)m1,我的做法是考虑建一个 S A M SAM SAM 和一个 S A SA SA,在 f a i l fail fail 树上枚举一个 l c a lca lca,考虑对其儿子 d s u   o n   t r e e dsu\ on\ tree dsu on tree,每个点有贡献的是后缀数组上的一段区间,我们用线段树合并维护这个区间就是一个区间加,这样可以将轻儿子对其它儿子的贡献算上,重儿子对轻儿子的贡献是一个区间查询,轻儿子对自己的贡献需要容斥掉,疯狂码就行了 C o d e Code Code

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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