汕头市队赛 SRM13 T2

本文介绍了一种使用二分查找解决特定问题的方法,并通过特判处理溢出问题。通过一个具体的编程实例,展示了如何在可能爆LL的情况下,对代码进行优化以避免溢出。

这道题很容易想到是二分 但是因为可能会爆LL 所以要加一波特判

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define LL long long
using namespace std;
const LL M=1e6+7,mx=1e18;
LL read(){
    LL ans=0,c=getchar();
    while(c<'0'||c>'9') c=getchar();
    while(c>='0'&&c<='9'){ans=ans*10+(c-'0'); c=getchar();}
    return ans;
}
LL n,S,mn;
LL h[M],w[M],yy[M];
bool check(LL k){
    LL sum=S;
    for(int i=1;i<=n;i++)if(k>=yy[i]){
        if(mx/w[i]<=k) return 1;
        if(sum>h[i]+w[i]*k) sum-=h[i]+w[i]*k;
        else return 1;
    }
    return sum<=0;
}
int main()
{
    freopen("tree.in","r",stdin);
    freopen("tree.out","w",stdout);
    n=read(); S=read(); mn=read();
    for(int i=1;i<=n;i++) h[i]=read();
    for(int i=1;i<=n;i++) w[i]=read();
    for(int i=1;i<=n;i++){
        LL now=mn-h[i];
        if(now%w[i]==0) yy[i]=now/w[i];
        else yy[i]=now/w[i]+1;
    }
    LL l=0,r=mx;
    while(l<=r){
        LL mid=(l+r)>>1;
        if(check(mid)) r=mid-1;
        else l=mid+1;    
    }
    printf("%lld\n",l);
    return 0;
}
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lyzuikeai/p/7360472.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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