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枚举与前缀和算法
本文介绍了一种使用枚举和前缀和算法解决特定问题的方法。通过排序和枚举最小元素,利用二分搜索优化计算过程,实现了对一组数字的有效处理。最终通过两种不同的实现方式展示了算法的具体应用。

枚举,前缀和。

先从小到大排序,然后枚举最小的数字选择哪一个。接下来就是计算比他大的数做出的贡献。因为肯定是连续的一段贡献都是一样的,因此二分一下就可以了。这样$800$多$ms$能水过。

 #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<ctime>
#include<iostream>
using namespace std;
typedef long long LL;
const double pi=acos(-1.0),eps=1e-10;
void File()
{
    freopen("D:\\in.txt","r",stdin);
    freopen("D:\\out.txt","w",stdout);
}
template <class T>
inline void read(T &x)
{
    char c = getchar();
    x = 0;
    while(!isdigit(c)) c = getchar();
    while(isdigit(c))
    {
        x = x * 10 + c - '0';
        c = getchar();
    }
}

int n;
long long a[200010],b[200010];

int main()
{

    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>a[i];
        b[i]=a[i]+b[i-1];
    }
    sort(a+1,a+1+n);

    long long ans=0;

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(a[i]==a[i-1]) continue;
        if(a[i]==1)
        {
            ans=max(ans,b[n]-b[i-1]);
            continue;
        }
        long long p=0;
        int L=i,R=n,pos;
        while(1)
        {
            pos=-1; int tmp=L;
            while(L<=R)
            {
                int mid=(L+R)/2;
                if(a[mid]/a[i]==a[tmp]/a[i]) pos=mid,L=mid+1;
                else R=mid-1;
            }
            p=p+a[pos]/a[i]*a[i]*(pos-tmp+1);
            L=pos+1,R=n,pos=-1;
            if(L>n) break;
        }
        ans=max(ans,p);
    }

    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}
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因为可以$O(1)$得到某个范围内的数字有几个,优化了一下,$400$多$ms$能过。

#pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000")
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
#include<queue>
#include<stack>
#include<ctime>
#include<iostream>
using namespace std;
typedef long long LL;
const double pi=acos(-1.0),eps=1e-10;
void File()
{
    freopen("D:\\in.txt","r",stdin);
    freopen("D:\\out.txt","w",stdout);
}
template <class T>
inline void read(T &x)
{
    char c = getchar();
    x = 0;
    while(!isdigit(c)) c = getchar();
    while(isdigit(c))
    {
        x = x * 10 + c - '0';
        c = getchar();
    }
}

int n;
long long a[200010],b[400010];

int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>a[i];
        b[a[i]]++;
    }
    sort(a+1,a+1+n);
    for(int i=1;i<=400000;i++) b[i]=b[i]+b[i-1];

    long long ans=0;

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(a[i]==a[i-1]) continue;
        long long p=0;
        for(int j=a[i];j<=a[n];j=j+a[i]) p=p+(b[j+a[i]-1]-b[j-1])*j;
        ans=max(ans,p);
    }

    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zufezzt/p/6370231.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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