牛的选举——取最大k个数

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描述
现在有N(1<=N<=50000)头牛在选举它们的总统,选举包括两轮:第一轮投票选举出票数最多的K(1<=K<=N)头牛进入第二轮;第二轮对K头牛重新投票,票数最多的牛当选为总统。

现在给出每头牛i在第一轮期望获得的票数Ai(1<=Ai<=1,000,000,000),以及在第二轮中(假设它进入第二轮)期望获得的票数Bi(1<=Bi<=1,000,000,000),请你预测一下哪头牛将当选总统。幸运的是,每轮投票都不会出现票数相同的情况。

输入
第1行:N和K
第2至N+1行:第i+1行包括两个数字:Ai和Bi
输出
当选总统的牛的编号(牛的编号从1开始)
样例输入

5 3
3 10
9 2
5 6
8 4
6 5

样例输出

5
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <algorithm>
using namespace std;

#define N 50005

typedef struct node{
    int a,b,num;
}Node;
int ans[N];
int bigger[N];
int smaller[N];
int d[N];

int cmp(const Node &a, const Node &b){
    return  b.a<a.a;
}

int cmp2(const Node &a, const Node &b){
    return b.b<a.b;
}



int main(){
    //freopen("in.txt","r",stdin);
    int n,k;
    scanf("%d%d",&n,&k);
    Node x[N];

    for(int i = 0;i < n;i++){
        scanf("%d%d",&x[i].a,&x[i].b);
        x[i].num = i+1;
    }
    sort(x,x+n,cmp);
    sort(x,x+k,cmp2);

    printf("%d\n",x[0].num);
    return 0;

}

转载于:https://www.cnblogs.com/sean10/p/5113105.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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