poj 2299

http://poj.org/problem?id=2299

其实就是求次序列的逆序数,但是这道题目要注意到,0 ≤ a[i] ≤ 999,999,999  ,用树状数组做的时候,开不了这么大的数组,但是 n < 500,000,我们可以用离散化的思想,用一个较小的范围的数组来解决数据量过大的问题。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int b[500010],c[500010],d[500010],n,maxx;
struct A
{
    int x,index;
}a[500010];
int cmp(A p1,A p2)
{
    return p1.x < p2.x;
}
int lowbit(int x)
{
    return x & (-x);
}
void update(int x,int y)
{
    while(x <= n)
    {
        c[x] += y;
        x += lowbit(x);
    }
}
int getsum(int x)
{
    int tmp = x;
    int res = 0;
    while(x > 0)
    {
        res += c[x];
        x -= lowbit(x);
    }
    return res;
}
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n),n)
    {
        memset(b,0,sizeof(b));
        memset(c,0,sizeof(c));
        memset(d,0,sizeof(d));
        int i,j,num;
        maxx = 0;
        for(i = 1; i <= n;i++)// 离散化
        {
            scanf("%d",&a[i].x);
            a[i].index = i;
        }
        sort(a+1,a+n+1,cmp);
        for(i = 1; i <= n; i++)
        b[a[i].index] = i;
        for(i = 1; i <= n; i++)//getsum  函数求出的是 b[i] 前面出现的比他小的数的个数
        {
            d[i] = i-1 - getsum(b[i]);
            update(b[i],1);
        }
        long long res = 0;
        for(i = 1; i <= n; i++)// 求出所有的逆序数。注意有可能超出int  
        res += d[i];
        printf("%I64d\n",res);
    }
    return 0;
}


【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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