POJ 3709 K-Anonymous Sequence

本文深入探讨了斜率优化动态规划方法,特别是结合单调队列的应用。通过具体实例讲解如何维护队列,确保队首元素始终是最优选择,为读者提供了一种高效解决特定类型DP问题的新视角。

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POJ_3709

    这个是我第一次做斜率优化的题目,下面的题解没有涉及基本的思路,只是谈了一些自己的感悟。

    个人感觉斜率优化+单调队列最重要的就是维护了一个队列,且对于队首连续的3个元素x,y,z(x<y<z),在任意时刻都不会出现x比y优同时z比x和y都优的情况,下面证明一下为什么有这个特性。

    由于斜率优化+单调队列维护队尾的时候,对于队尾出连续的3个元素i,j,k(i<j<k),如果任意时刻j都不会比i和k更优,那么就会直接把y丢掉。所以,如果此时y在队列中,那么y就一定在某个时刻(也许这个时刻并不会是整数)比x和z更优。同时,过了这个时刻之后,y一定会比x优(这一点能根据不等式推导出来)。根据上面说的几点,既然现在y在队列中,并且x比y优,那么只能说明y比x和z更优的时刻尚未到达,而假如现在z又比y更优的话,类似上面的推导就又能推出y比x和z更优的时刻已经过去了,这时就有矛盾了。

    进一步讲,如果队首有两个连续的元素x,y(x<y),且x比y优,那么此时如果队列中有一个元素z比x和y都优的话,也是可以推出矛盾的。

    有了这个特性以后,我们就可以知道,如果队首有两个连续的元素x,y(x<y),且x比y优,那么队列中所有其他元素都没有x优。这样就太happy啦,因为我们每次进行更新的时候,只要不断地移动队首的位置直到队首的x比下一个元素y更优就停止即可,这时的x一定是最优的。

    当然,如果证明得再严谨一点,还要说明已经从队首出队的点一定不会比当前的点更优,但这个是比较容易证明的。

    此外,这个题目中f[1],f[2],…,f[K-1]这些值是没有任何意义的,因此,我们要么先初始化成INF,要么就干脆不要让这些元素入队,也就是说从K才开始入队操作,当然这样需要首事先把0入队。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAXD 500010
int N, K, a[MAXD], q[MAXD];
long long int A[MAXD], f[MAXD];
void init()
{
int i, j, k;
A[0] = 0;
scanf("%d%d", &N, &K);
for(i = 1; i <= N; i ++)
{
scanf("%d", &a[i]);
A[i] = A[i - 1] + a[i];
}
}
long long int getf(int i)
{
return f[i] - A[i] + (long long int)i * a[i + 1];
}
void solve()
{
int i, j, k, front, rear, x, y, z;
front = rear = 0;
q[rear ++] = 0;
f[0] = 0;
for(i = 1; i <= N; i ++)
{
while(front < rear - 1)
{
j = q[front], k = q[front + 1];
if((long long int)i * (a[k + 1] - a[j + 1]) < getf(k) - getf(j))
break;
++ front;
}
j = q[front];
f[i] = getf(j) + A[i] - (long long int)i * a[j + 1];
if(i + 1 - K >= K)
{
q[rear] = i + 1 - K;
for(j = rear - 1; j > front; j --)
{
x = q[j - 1], y = q[j], z = q[j + 1];
if((getf(z) - getf(y)) * (a[y + 1] - a[x + 1]) > (getf(y) - getf(x)) * (a[z + 1] - a[y + 1]))
break;
q[rear = j] = q[j + 1];
}
++ rear;
}
}
printf("%lld\n", f[N]);
}
int main()
{
int t;
scanf("%d", &t);
while(t --)
{
init();
solve();
}
return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/staginner/archive/2012/03/11/2390499.html

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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