p4364 [九省联考2018]IIIDX

本文介绍了一种使用线段树优化的贪心算法解决方案,适用于处理包含重复元素的问题。通过线段树维护每个节点比其大的节点数量,为子树预留足够数量的同时确保兄弟节点能够获得尽可能大的值。

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分析

我们先考虑如果所有数都不相同我们应该怎么办

我们可以直接贪心的在每个点放可行的最大权值

但是题目要求可以有相同的数

我们可以考虑每次让当前节点可发且尽量大的同时给兄弟节点留的数尽量大

我们用线段树维护每个点比它大的点还剩几个

对于每个点要给它的子树预留足够的点即可

代码

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cctype>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<queue>
#include<ctime>
#include<vector>
#include<set>
#include<map>
#include<stack>
using namespace std;
int n,fa[500100],siz[500100],d[2001000],col[2001000];
int a[500100],ans[500100],cnt[500100]; 
double f;
inline bool cmp(const int x,const int y){return x>y;}
inline void build(int le,int ri,int wh){
    if(le==ri){
      d[wh]=le;
      return;
    }
    int mid=(le+ri)>>1;
    build(le,mid,wh<<1);
    build(mid+1,ri,wh<<1|1);
    d[wh]=min(d[wh<<1],d[wh<<1|1]);
}
inline void update(int le,int ri,int wh,int x,int y,int k){
    if(le>=x&&ri<=y){
      d[wh]+=k;
      col[wh]+=k;
      return;
    }
    int mid=(le+ri)>>1;
    if(col[wh]!=0){
      d[wh<<1]+=col[wh];
      d[wh<<1|1]+=col[wh];
      col[wh<<1]+=col[wh];
      col[wh<<1|1]+=col[wh];
      col[wh]=0;
    }
    if(mid>=x)update(le,mid,wh<<1,x,y,k);
    if(mid<y)update(mid+1,ri,wh<<1|1,x,y,k);
    d[wh]=min(d[wh<<1],d[wh<<1|1]);
}
inline int q(int le,int ri,int wh,int k){
    if(le==ri)return d[wh]>=k?le:le+1;
    int mid=(le+ri)>>1;
    if(col[wh]!=0){
      d[wh<<1]+=col[wh];
      d[wh<<1|1]+=col[wh];
      col[wh<<1]+=col[wh];
      col[wh<<1|1]+=col[wh];
      col[wh]=0;
    }
    if(d[wh<<1|1]>=k)return q(le,mid,wh<<1,k);
      else return q(mid+1,ri,wh<<1|1,k);
}
int main(){
    int i,j,k;
    scanf("%d",&n);
    cin>>f;
    for(i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
    for(i=1;i<=n;i++)fa[i]=i/f,siz[i]=1;
    sort(a+1,a+n+1,cmp);
    for(i=n;i>0;i--)siz[fa[i]]+=siz[i];
    for(i=n-1;i>0;i--)cnt[i]=(a[i]==a[i+1]?cnt[i+1]+1:0);
    build(1,n,1);
    for(i=1;i<=n;i++){
      if(fa[i]&&fa[i]!=fa[i-1])update(1,n,1,ans[fa[i]],n,siz[fa[i]]-1);
      int x=q(1,n,1,siz[i]);
      x+=cnt[x];
      ++cnt[x];
      ans[i]=x;
      update(1,n,1,x,n,-siz[i]);
    }
    for(i=1;i<=n;i++)printf("%d ",a[ans[i]]);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/yzxverygood/p/10605893.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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