Codeforces Round #388 (Div. 2)D. Leaving Auction

本文介绍了一种处理竞价拍卖场景的高效算法。通过维护一个有序数组记录每个参与者的最高竞价,算法能在O(K)的时间复杂度内找出任意一组询问中竞价最高的两人。利用二分查找优化搜索过程,适用于大规模数据处理。

我们只要把每个人竞价的最大值存起来, 并且把每个人的所有竞价维护在一个有序数组(方便二分), 对于一组询问, 我们从大到小遍历这k个数,把不在这k个数的最终竞价最大的两个人找到(复杂度O(K)), 然后在竞价最大的那个人的set里二分第二大的人的竞价最大值就行了。

AC代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <stack>
#include <ctime>
#include <bitset>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <set>
#include <list>
#include <deque>
#include <map>
#include <queue>
#define Max(a,b) ((a)>(b)?(a):(b))
#define Min(a,b) ((a)<(b)?(a):(b))
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef long double ld;
const double eps = 1e-6;
const double PI = acos(-1);
const int mod = 1000000000 + 7;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
const int seed = 131;
const ll INF64 = ll(1e18);
const int maxn = 2e5 + 10;
int T,n,m,a[maxn],b[maxn],maxv[maxn];
set<int> g[maxn];
set<int> :: iterator it;
struct node {
    int id, pos;
    node(int id=0, int pos=0):id(id), pos(pos) {}
    bool operator < (const node& rhs) const {
        if(pos != rhs.pos) return pos < rhs.pos;
        else return id < rhs.id;
    }
};
int main() {
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%d%d", &a[i], &b[i]);
        g[a[i]].insert(b[i]); /// 每个人拍卖的价格
        maxv[a[i]] = b[i];
    }
    vector<node> res;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        if(maxv[i]) res.push_back(node(i, maxv[i])); ///所有来参加竞拍的人, id和最大拍卖价格
    }
    sort(res.begin(), res.end());
    int q; scanf("%d", &q);
    while(q--) {
        int k; scanf("%d", &k);
        vector<node> cur;
        for(int i = 1; i <= k; i++) {
            int v; scanf("%d", &v);
            if(maxv[v]) cur.push_back(node(v, maxv[v]));  /// 扔掉的人
        }
        sort(cur.begin(), cur.end());
        int len = cur.size();
        int l1 = res.size()-1, l2 = cur.size()-1;
        vector<node> ans;
        while(true) {
            if(l1 < 0) break;
            else if(l2 < 0 && l1 >= 0) ans.push_back(res[l1]), l1--;
            else if(cur[l2].pos < res[l1].pos) ans.push_back(res[l1]), l1--;
            else if(cur[l2].pos == res[l1].pos) l1--, l2--;
            if(ans.size() >= 2) break;
        }
        if(ans.size() == 0) printf("0 0\n");
        else if(ans.size() == 1) {
            it = g[ans[0].id].begin();
            printf("%d %d\n", ans[0].id, *it);
        }
        else {
            int v = maxv[ans[1].id];
            it = g[ans[0].id].upper_bound(v);
            printf("%d %d\n", ans[0].id, *it);
        }
    }
    return 0;
}

``
`

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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