集卡片(card)

题目描述
boboo小时候很喜欢收集卡片,他经常要去商店购买新到的卡片。
商店出售的卡片有N张,是连续的,并且都连在一起成为一个长串,商店阿姨告诉boboo
只能购买连续的一段,这一串卡片共有M种,每种卡片都有一个价格,boboo拿的钱数为V,他想花最少的钱来集齐所有种类的卡片,你能帮帮他吗?
输入文件
第1行 三个正整数 N,M,V
第2行共M个正整数,第i个数Ti表示第i种卡片的价格
第3行 N个正整数,表示卡片序列。
输出文件
1行 1个整数ans,表示boboo剩余的钱数,若不能集齐,输出’NO ans’,不含引号。
样例输入
5 2 20
10 5
1 1 2 2 1
样例输出
5
注释
【样例解释】
购买2-3 或者 4-5 都可,花费15,剩余钱数20-15=5.
【数据范围】
对于100%的数据 N<=1000000 ,M<=2000 ,Ti<=2000 , V<=10^9
对于30% 的数据 N<=2000

从头向后扫一遍
如果此时head到tail的价值大于钱数,就 inc(head); 直到价值<=钱数
如果head到tail中牌的种类=m,就比较价值和最小值

code:
var n,m,v:longint;
init:array[1..1000000]of longint;
t:array[1..5000]of longint;
i,j,k:longint;
ans,w,min:longint;
head,tail:longint;
num:array[1..5000]of longint;
kind:longint;
begin
kind:=0;
fillchar(num,sizeof(num),0);
readln(n,m,v);
ans:=0; w:=0;
for i:=1 to m do
begin read(t[i]);
ans:=ans+t[i];
end;
if ans>v
then begin writeln('');

halt;
end;
min:=maxlongint;
      ans:=0;
head:=1; tail:=1;
read(init[1]);
inc(num[init[1]]);
w:=t[init[1]];
kind:=1;
for i:=2 to n do
begin read(init[i]);
inc(tail);
w:=w+t[init[tail]];
while (w>v)and(head<=tail) do
begin w:=w-t[init[head]];
dec(num[init[head]]);
if num[init[head]]=0
then dec(kind);
inc(head);
end;
inc(num[init[tail]]);
if num[init[tail]]=1
then inc(kind);
if kind=m
then begin while (head<=tail)and(num[init[head]]>1) do
begin dec(num[init[head]]);
w:=w-t[init[head]];
inc(Head);
end;
if w<min
then min:=w;
                        end;
end;
if min=maxlongint
then writeln('NO ans')
else writeln(v-min);

end.



转载于:https://www.cnblogs.com/spiderKK/p/4893730.html

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:此项目不仅提供了一种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。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进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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