RMQ hdu 3183 A Magic Lamp

本文介绍了一种解决HDU 3183A问题的方法,通过使用RMQ(Range Minimum Query)算法来高效地找到一系列数值中的最小值。特别关注了如何预处理数据以便快速查询区间最小值,并处理特殊情况以确保选择最左侧的最小值。
RMQ hdu 3183 A Magic Lamp
//hdu 3183 A Magic Lamp
//RMQ
//用RMQ求剩下的n-m个数,第一个数肯定在第一个数和第m+1 个数之间的最小的那个数,
//包括第一和m+1,第二个数肯定在上一次求的数到第m+2 个数之间,依次类推

//注意:预处理log时,记得最大下标是所给数的长度,不是2的几次方,
//下标就是多少。求最小数时,若有多个和最小值相等的数则去最左的那个,
//要不然求下一个最小数时会忽略这些数

#include <stdio.h>
#include <string.h>
//#include <math.h>

#include <algorithm>

using namespace std;

#define comein freopen("in.txt", "r", stdin);
#define comeout freopen("out.txt", "w", stdout);
#define N 1005
#define INF 1<<30
#define eps 1e-5

char num[N];
int dp_min[20][N], pos[N];
int lo_2[N];

void RMQ(int len)
{
    for(int i = 1; i <= len; ++i)
        dp_min[0][i] = i;
    int index = lo_2[len];
    for(int i = 1; i <= index; ++i)
    {
        for(int j = 1; j + (1<<i) - 1 <= len; ++j)
        {
            if(num[dp_min[i-1][j]] <= num[dp_min[i-1][j + (1<<(i-1)) ]])
                dp_min[i][j] = dp_min[i-1][j];
            else
                dp_min[i][j] = dp_min[i-1][j + (1<<(i-1)) ];
        }
    }
}

int get_min_pos(int from, int to)
{
    int index = lo_2[to - from + 1];
    //若有多个和最小值相等的数则去最左的那个,所以这里要取等
    if(num[dp_min[index][from]] <= num[dp_min[index][to - (1<<index) + 1]])
        return dp_min[index][from];
    return dp_min[index][to - (1<<index) + 1];
}

int main()
{
    lo_2[0] = -1;

    for(int i = 1; i < N; ++i)     //求2为底的对数
        lo_2[i] = i&(i-1) ? lo_2[i-1] : lo_2[i-1] + 1;

    while(scanf("%s", &num[1]) != EOF)
    {
        int del_n, len = strlen(&num[1]);
        RMQ(len);

        scanf("%d", &del_n);
        int left = len - del_n, from = 1, to;
        to = del_n + 1;
        while(left)
        {
            pos[left-1] = get_min_pos(from, to);
            from = pos[left-1] + 1;
            to++;
            left--;
        }
        left = len - del_n;
        sort(pos, pos + left);
        int i = 0;
        while(num[pos[i]] == '0' && i < left)
            i++;
        if(i == left)
        {
            puts("0");
            continue;
        }
        for(; i < left; ++i)
            putchar(num[ pos[i] ]);
        puts("");
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/gabo/archive/2012/07/24/2606636.html

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
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