UVA434 - Matty's Blocks

本文介绍了如何通过正视图和右视图来确定搭建形状所需的最小和最大木块数量,并提供了算法实现。通过比较两个视图中的高度,可以计算出所需的木块总数和它们之间的差值。

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题目链接


题意:给出n,代表所要用积木搭建的总体的底面积的边长,然后分别给出正视图和右视图。要你求出搭建都要形状的最小木块数量和最小木块数量和最大木块数量的差值。

思路:事实上题目就是要你求出最小木块数和最大木块数。我们能够分开求解。 
首先对于最小木块数,要想用最少的立方体搭建,那就意味着正视图中的每一竖立方体的高度最好都要被右视图中的高度所利用到。所以我们以正视图为基准,正视图须要的立方体总数加上側视图存在无法利用正视图的数量。就是最少须要的立方体数。

其次对于最大木块数。我们也以正视图为基准,再对比右视图,一层一层计算木块数,尽量每一层都能铺满,然后累加上去就是最大的木块数了。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;

const int MAXN = 10;

int a[MAXN], b[MAXN], num1[MAXN], num2[MAXN];
int n;

int getMin() {
    memset(num1, 0, sizeof(num1));
    memset(num2, 0, sizeof(num2));
    for (int i = 1; i <= n; i++) {  
        num1[a[i]]++;  
        num2[b[i]]++;  
    }  
    int sum = 0;  
    for (int i = 1; i <= MAXN; i++)  
        sum += max(num1[i], num2[i]) * i;  
    return sum;
}

int getMax() {
    int cnt1, cnt2, sum = 0;
    while (1) {
        cnt1 = 0;
        for (int i = 1; i <= MAXN; i++)
            if (a[i]) {
                cnt1++;
                a[i]--;
            }
        cnt2 = 0;
        for (int i = 1; i <= MAXN; i++) 
            if (b[i]) {
                cnt2++; 
                b[i]--; 
            }
        if (!cnt1 && !cnt2) break;
        sum += cnt1 * cnt2; 
    }
    return sum;
}

int main() {
    int cas;
    scanf("%d", &cas);
    while (cas--) {
        scanf("%d", &n);         
        for (int i = 1; i <= n; i++)  
            scanf("%d", &a[i]);
        for (int i = 1; i <= n; i++)  
            scanf("%d", &b[i]);
        int Min = getMin();
        int Max = getMax();
        printf("Matty needs at least %d blocks, and can add at most %d extra blocks.\n", Min, Max - Min);
    }
    return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/blfshiye/p/4590694.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新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新。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集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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