洛谷2219:[HAOI2007]修筑绿化带——题解

本文介绍了一种通过预处理和使用单调队列优化的方法来解决寻找公园内绿化带最大肥沃度的问题。通过计算不同大小矩形区域的肥沃度,并利用单调队列进行优化,实现了高效求解。

https://www.luogu.org/problemnew/show/P2219#sub

为了增添公园的景致,现在需要在公园中修筑一个花坛,同时在画坛四周修建一片绿化带,让花坛被绿化带围起来。

如果把公园看成一个M*N的矩形,那么花坛可以看成一个C*D的矩形,绿化带和花坛一起可以看成一个A*B的矩形。

如果将花园中的每一块土地的“肥沃度”定义为该块土地上每一个小块肥沃度之和,那么,

绿化带的肥沃度=A*B块的肥沃度-C*D块的肥沃度

为了使得绿化带的生长得旺盛,我们希望绿化带的肥沃度最大。

参考:http://blog.youkuaiyun.com/scaprt/article/details/78116682

我们先预处理出每个A*B块的肥沃度,然后定义re[i][j]表示以(i,j)为右下角的点的A*B块当中的C*D块最小的肥沃度为多少。

显然后者可以单调队列优化,优化细节基本同BZOJ1047:[HAOI2007]理想的正方形

PS:注意两个矩形不能有公共边,因此我才把更新值放在了中间(因为你新加进来的显然不能用)。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std; const int N=1e3+5; inline int read(){ int X=0,w=0;char ch=0; while(ch<'0'||ch>'9'){w|=ch=='-';ch=getchar();} while(ch>='0'&&ch<='9')X=(X<<3)+(X<<1)+(ch^48),ch=getchar(); return w?-X:X; } int a,b,c,d,n,m; int g[N][N],f[N][N],t[N][N]; int re[N][N],tmp[N][N],q[N][2]; void solve(){ for(int i=a;i<=m;i++){ for(int j=b;j<=n;j++){ f[i][j]=t[i][j]-t[i-a][j]-t[i][j-b]+t[i-a][j-b]; } } for(int i=c;i<=m;i++){ for(int j=d;j<=n;j++){ g[i][j]=t[i][j]-t[i-c][j]-t[i][j-d]+t[i-c][j-d]; } } memset(tmp,127/2,sizeof(tmp)); memset(re,127/2,sizeof(re)); for(int i=c;i<=m;i++){ int l=0,r=0; for(int j=d;j<=n;j++){ while(l<r&&j-q[l][1]>=b-d)l++; if(l<r)tmp[i][j]=q[l][0]; while(l<r&&q[r-1][0]>=g[i][j])r--; q[r][0]=g[i][j];q[r++][1]=j; } } for(int j=d;j<=n;j++){ int l=0,r=0; for(int i=c;i<=m;i++){ while(l<r&&i-q[l][1]>=a-c)l++; if(l<r)re[i][j]=q[l][0]; while(l<r&&q[r-1][0]>=tmp[i][j])r--; q[r][0]=tmp[i][j];q[r++][1]=i; } } } int main(){ m=read(),n=read(); a=read(),b=read(),c=read(),d=read(); for(int i=1;i<=m;i++){ for(int j=1;j<=n;j++){ t[i][j]=t[i-1][j]+t[i][j-1]-t[i-1][j-1]+read(); } } solve(); int ans=0; for(int i=a;i<=m;i++){ for(int j=b;j<=n;j++){ ans=max(ans,f[i][j]-re[i][j]); } } printf("%d\n",ans); return 0; }

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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