3966: 购物(sum)

本文探讨了一个有趣的问题:在给定的商品价格列表中,如何找出所有美妙的数字,即那些可以通过购买一系列商品使其总价格落在[K,2K]区间内的数字。文章提供了详细的解题思路,包括子任务分析和优化策略。

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题目描述
visit_world 有一个商店,商店里卖NN个商品,第ii 个的价格为 a[i]a[i]
我们称一个正整数KK 是美妙的,当且仅当我们可以在商店里选购若干个商品,使得价格之和落在区间 [K,2K][K,2K]中。
问:有多少个美妙的数。
输入
第一行一个整数NN。
接下来一行 NN个整数,描述数组a[]a[]。

输出
输出一行一个整数,表示答案。
样例输入
3
1 2 3
样例输出
6
提示
解释
可以证明1≤K≤61≤K≤6 都是美妙的,除此之外的数都不是美妙的。
样例 2
/upload/file/20181017/20181017190720_44742.zip
数据范围和子任务
子任务 1(30 分):N≤100,ai≤100N≤100,ai≤100 .
子任务 2(20 分):N≤100000,ai≤20N≤100000,ai≤20.
子任务 3(20 分):N≤3,ai≤109N≤3,ai≤109 .
子任务 4(30 分):N≤105,ai≤109N≤105,ai≤109 .

来源
hnsdfz国庆集训day2

题解
考虑子任务3,暴力求出每一种价值,设价值为W,那么它能贡献的区间为[(W+1)/2,W]。然后区间求并即可。
考虑优化求区间的次数,要避免全部枚举,就假设已经处理完前i-1个区间,考虑第a[i]对答案的贡献。设前i-1个a[i]和为s,那么a[i]可能贡献的区间为[(a[i]+1)/2,a[i]+s],又发现[(a[i]+s)/2,a[i]+s]这段区间一定能取到(所有物品都取即可);那么在这些物品中去掉一些,必然能使和不小于s/2(因为个数大于一),故区间再向左移,依此类推,必能完全取到(a[i]+1)/2。 考虑与之前答案合并,若左端点小于之前的右端点,将右端点右移即可;若小于,则考虑想一种办法使这个空缺的区间不对后面产生影响,即左端点小于后面所有区间的左端点,那么按a[i]从小到大排序即可。

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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