HDU 3415 Max Sum of Max-K-sub-sequence(单调队列)

本文深入探讨了大数据开发领域的关键技术,包括Hadoop、Spark、Flink等,并结合实际案例阐述了这些技术在数据处理、分析和存储方面的应用。通过详细解析数据流处理流程和系统架构,读者可以全面了解大数据技术的最新发展和最佳实践。

Problem Description
Given a circle sequence A[1],A[2],A[3]......A[n]. Circle sequence means the left neighbour of A[1] is A[n] , and the right neighbour of A[n] is A[1].
Now your job is to calculate the max sum of a Max-K-sub-sequence. Max-K-sub-sequence means a continuous non-empty sub-sequence which length not exceed K.
 

Input
The first line of the input contains an integer T(1<=T<=100) which means the number of test cases.
Then T lines follow, each line starts with two integers N , K(1<=N<=100000 , 1<=K<=N), then N integers followed(all the integers are between -1000 and 1000).
 

Output
For each test case, you should output a line contains three integers, the Max Sum in the sequence, the start position of the sub-sequence, the end position of the sub-sequence. If there are more than one result, output the minimum start position, if still more than one , output the minimum length of them.
 

Sample Input
4 6 3 6 -1 2 -6 5 -5 6 4 6 -1 2 -6 5 -5 6 3 -1 2 -6 5 -5 6 6 6 -1 -1 -1 -1 -1 -1
 

Sample Output
7 1 3 7 1 3 7 6 2 -1 1 1
 

Author
shǎ崽@HDU

题意:一个长度为n的圆形序列,求序列长度不超过k的最大值及起点和终点

思路:因为是圆形,所以加倍,然后枚举i,那么单调队列维护i前面k个中的sum最小值 因为sum[i~j]   =sum[j]-sum[i-1]


#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<queue>
#include<stack>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>


#define L(x) (x<<1)
#define R(x) (x<<1|1)
#define MID(x,y) ((x+y)>>1)

#define eps 1e-8
typedef __int64 ll;

#define fre(i,a,b)  for(i = a; i <b; i++)
#define free(i,b,a) for(i = b; i >= a;i--)
#define mem(t, v)   memset ((t) , v, sizeof(t))
#define ssf(n)      scanf("%s", n)
#define sf(n)       scanf("%d", &n)
#define sff(a,b)    scanf("%d %d", &a, &b)
#define sfff(a,b,c) scanf("%d %d %d", &a, &b, &c)
#define pf          printf
#define bug         pf("Hi\n")

using namespace std;

#define INF 0x3f3f3f3f
#define N 200005

int a[N],sum[N],tail,head,que[N];
int n,k;
int s,e,ma;

inline void inque(int i)
{
     while(head<tail&&sum[i]<=sum[que[tail-1]])
			tail--;
	 que[tail++]=i;
}

inline void outque(int i)
{
	if(i-que[head]>k) head++; //对于i来说,长度为k的第一位应该是 i-k
}

int main()
{
	int i,j,t;
	sf(t);
	while(t--)
	{
		sff(n,k);
		fre(i,1,n+1)
		{
			sf(a[i]);
			sum[i]=sum[i-1]+a[i];
		}
        fre(i,n+1,n*2)
        {
        	sum[i]=sum[i-1]+a[i-n];
        }

       ma=a[1];
       s=e=1;
       tail=head=0;
       inque(0);

       fre(i,1,n*2)
       {
       	  outque(i);
       	  if(ma<sum[i]-sum[que[head]])
		  {
		  	ma=sum[i]-sum[que[head]];
		  	s=que[head]+1; //减去的是sum[que[head]],那么序列的起点应该是que[head]+1
		  	e=i;
		  }
       	  inque(i);
       }

       if(s>n) s-=n;
       if(e>n) e-=n;

       pf("%d %d %d\n",ma,s,e);

	}
	return 0;
}







先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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