poj 3246 Balanced Lineup

本文介绍了一种解决农民约翰组织奶牛游戏时确保高度差异最小化的算法。使用RMQ(st)算法预先处理奶牛高度数据,快速计算任意指定区间内最高与最矮奶牛之间的高度差。
Balanced Lineup
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Case Time Limit: 2000MS

Description

For the daily milking, Farmer John's N cows (1 ≤ N ≤ 50,000) always line up in the same order. One day Farmer John decides to organize a game of Ultimate Frisbee with some of the cows. To keep things simple, he will take a contiguous range of cows from the milking lineup to play the game. However, for all the cows to have fun they should not differ too much in height.

Farmer John has made a list of Q (1 ≤ Q ≤ 200,000) potential groups of cows and their heights (1 ≤ height ≤ 1,000,000). For each group, he wants your help to determine the difference in height between the shortest and the tallest cow in the group.

Input

Line 1: Two space-separated integers,  N and  Q
Lines 2.. N+1: Line  i+1 contains a single integer that is the height of cow  i 
Lines  N+2.. N+ Q+1: Two integers  A and  B (1 ≤  A ≤  B ≤  N), representing the range of cows from  A to  B inclusive.

Output

Lines 1.. Q: Each line contains a single integer that is a response to a reply and indicates the difference in height between the tallest and shortest cow in the range.

Sample Input

6 3
1
7
3
4
2
5
1 5
4 6
2 2

Sample Output

6
3
0

Source


题意:有n头牛每头牛有自己特定的高度,找出对于区间中最高的牛和最低的牛高度之差

用RMQ st算法进行求解

//st算法  rmq

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn=50005;
int a[maxn],dp[maxn][30],dp1[maxn][30],vis[maxn];//dp[i][j]表示从第i位开始连续的2^j个数中的最小值
void init(int n)
    {
        for (int i=1;i<=n;i++)
            {
                dp[i][0]=a[i],dp1[i][0]=a[i];
            }
        for (int j=1;(1<<j)<=n;j++)
            for (int i=1;i+(1<<j)-1<=n;i++)
                {
                    dp[i][j]=max(dp[i][j-1],dp[i+(1<<(j-1))][j-1]);
                    dp1[i][j]=min(dp1[i][j-1],dp1[i+(1<<(j-1))][j-1]);
                }
    }
int minrmq(int l,int r){
    int k=log2(r-l+1);
    return min(dp1[l][k],dp1[r-(1<<k)+1][k]);
}
int maxrmq(int l,int r){
    int k=log2(r-l+1);
    return max(dp[l][k],dp[r-(1<<k)+1][k]);
}
int main()
    {
        int n,m;
        int A,B;
        while (scanf("%d%d",&n,&m)!=EOF)
            {
                for (int i=1;i<=n;i++)
                    scanf("%d",&a[i]);
                init(n);
                for (int i=0;i<m;i++)
                    {
                        scanf("%d%d",&A,&B);
                        printf("%d\n",maxrmq(A,B)-minrmq(A,B));
                    }
            }
        return 0;
    }

还有一种线段数的求法,暂时先放一下,下次更新

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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