toj 5260: 排列

博客介绍了全排列的概念,给出从n个不同元素中取m个元素的排列示例。提出从全排列任选一个排列形成无限长序列,求第x个元素的问题,给出输入输出要求和样例。阐述解题思路,通过对全排列编号计算,推算第x个元素所在排列及位置,最后输出该元素值。

描述

从n个不同元素中任取m(m≤n)个元素,按照一定的顺序排列起来,叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。
比如有4个元素:1 3 4 6
其全排列为:
1 3 4 6
1 3 6 4
1 4 3 6
1 4 6 3
1 6 3 4
1 6 4 3
3 1 4 6
3 1 6 4
3 4 1 6
3 4 6 1
3 6 1 4
3 6 4 1
4 1 3 6
4 1 6 3
4 3 1 6
4 3 6 1
4 6 1 3
4 6 3 1
6 1 3 4
6 1 4 3
6 3 1 4
6 3 4 1
6 4 1 3
6 4 3 1
现在从中任选一个排列,比如
3 6 1 4
然后不断地取下一个排列组成一个新的序列,当取到最后一个排列时重新回到第一个排列取,由此反复循环形成了一个无限长的序列:
3 6 1 4 3 6 4 1 4 1 3 6…
现在的问题是,这个序列的第x个元素是什么?

输入

输入数据有多组(不大于100组),每组占2行,第一行为两个正整数n和x,n和x的含义见描述(x<=1000000000,n<=5)。
接下来一行包含n个互不相同的正整数,表示全排列中任选的一个排列,并以此作为新序列的起始元素。

输出

每组输出一个正整数,表示第x个元素值。

样例输入

4 5
3 6 1 4

样例输出

3

思路:
个人认为,n个不同数的全排列,若从小到大列出来则可以对其编号,列如 1 2 3 ,这三个数的各排列可按如下编号 :
1 2 3 (0 0 0)
1 3 2(0 1 0)
2 1 3(1 0 0)
2 3 1 (1 1 0)
3 1 2(2 0 1)
3 2 1(2 1 0)
因为根据排列 总共有 n×(n-1)×(n-2)×…×2×1种(n!),所以可以其编号可以看成是一个特殊进制数——第i位是i进制,第i位的值为对应排列元素的值在其后元素中的排名-1,例如 2 3 1(1 1 0)中2在 3,1中排名为2则对应值为1;(其实n-1位就够了,毕竟最后一位的权值为1且其值必定为0)
因此在不列出n个不同数的全排列的情况下,就可以算出当前排列是第几个排列(第一个排列的编号为n-1个0),如样例中的
3 6 1 4 其编号为(1 2 0 ),为第10+1个排列;
算出所给排列是第几个排列后,根据输入的x推算出第x个元素所在排列编号,和所处位置,并将得到的编号转译(暂且这么叫)成排列,根据所求元素在该排列的位置找到该元素的值并输出

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int js(int * a,int n)
{
    int b[6],re=0;
    bool f[6]={false};
    for(int i=0;i<n;i++)b[i]=a[i];
    sort(b,b+n);
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        int t,j;
          for(t=0,j=0;j<n;j++)
        {
            if(a[i]==b[j])
            {
                f[j]=true;
                break;
            }
            if(!f[j])t++;
        }
        re=re*(n-i)+t;
    }
    return re;
}
void sc(int k,int yu,int * a,int n)
{
    int b[6],jz[6];
    bool f[6]={false};
    for(int i=0;i<n;i++)b[i]=a[i];
    sort(b,b+n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        jz[i]=k%i;
        k/=i;
    }
    yu=n-yu;
    for(int i=n;i;i--)
    {
        int t,j;
        for(t=0,j=0;j<n;j++)
        {
            if(t==jz[i]&&!f[j])
            {
                t=b[j];
                f[j]=true;
                break;
            }
            if(!f[j])t++;
        }
        if(yu==i)
        {
            printf("%d\n",t);
            return ;
        }
    }
}
int main()
{
    int n,k;
    while(scanf("%d%d",&n,&k)!=EOF)
    {
        int a[5],base,zs=1,yu;
        k-=1;
        for(int i=2;i<=n;i++)zs*=i;
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%d",&a[i]);
         base=js(a,n);
         yu=k%n;
         k/=n;
         k=(base+k)%zs;
         sc(k,yu,a,n);
    }
    return 0;
}

如果思路或代码有不完善的地方,欢迎各位大佬指正^ _ ^;

本节设计了精英局部搜索(Elite Local Search, ELS),它把前算法演化中产生的优质个体当作种子,通过结构化邻域算子在它们周围做局部搜索。 ELS的启动时机并非固定,而是被设计成随代际动态触发。设第g代全体适应度均值为f ‾_g,若两端差异度 ρ_g=(max{f(X)}-min{f(X)})/f ‾_g 降到阈值ρ_"th" 以下,则说明群体正在收敛;此时挑选top-p%个体写入候选集εg并执行一次局部搜索。阈值与比例在实验中取ρth=0.05,p=10。这种“基于方差的点火机制”可保证ELS只在收敛窗口出现时才被激活,从而避免早期大幅扰动干扰三段式编码的大片结构继承。 对任何进入εg的个体π^⋆而言,局部搜索围绕三类邻域:作业顺序插入(Insert)、双段换序(2-opt)、岸桥微调(Δ-QC)。三者顺序递进且共享同一个增量评估器。简单记船舶集合为{1,…,n},makespan函数为C_max。每当局部搜索将π^⋆改动为π^&#39;,算法并不重新解码整张甘特图,而是利用上一节增量解码器维护的泊位时间轴与岸桥区段树,仅在受影响的常数级子区S_"aff" 内重计算C_max。 Insert算子只针对顺序段实施:随机选一艘船舶i并将其在排列中的索引位置从a抽出,再插入到目标索引b≠a。为了避免全域盲插,目标位置并非均匀选取,而是用式 b=arg⁡min┬(j∈{1,…,n}∖{a}) ΔC_max (i,j) 确定,其中ΔC_max (i,j)表示把i插到j后对makespan的预测增量,此预测由局部Lipschitz线性化模型生成,用于读取航次参数和泊位尾部标记。若ΔC_max<0则立即接受,否则以Metropolis概率exp⁡(-ΔC_max/T)接受,温度T随代际指数衰减。通过在接受准则里嵌入软判别,Insert既能快速抓住显著改进机会,又保留逃离微陷阱的可能。 2-opt算子则以双索引(a,b),a<b截取S[a,b]并反转其内部顺序,相当于在泊位时间轴上替换两条可能交叉的区段。不同于旅行商问题里的长度度量,这里改进的充分条件可写作 ΔC_max=C_max (π^⋆)-C_max (π^&#39;)≥(Q_a+Q_b)/v(1/q_a +1/q_b )(δ_"overlap" ) 其中δ_"overlap" 是两船原重叠时段长度。 岸桥微调(Δ-QC)负责在确保容量约束的前提下对关键船舶的q_i作±1级别拨动。给定当前makespan所在泊位b^†的最后完工船i^†,若港口还有剩余岸桥κ(t)则把一台闲置岸桥移给i^†。增量makespan改变可精确写成 ΔC_max=-Q_(i^† )/v(1/q_(i^† ) -1/(q_(i^† )+1)) 由于对末尾船舶直接缩短尾部,故必定改进且无波及效应。若全时段已满载,则选择makespan贡献敏感度最高的船舶j=arg⁡max┬i ∂C_max/∂q_i并尝试将其q_j减一再配给i^†。两船作业时长差值决定接受准则;若不获改进则撤销,保持全局可行。 整个ELS周期完成后,会生成一组潜在改进个体{π ˜}。若其makespan严格劣于π^⋆,则替换精英集成员并同步写入外部档案;若只是等价或稍好,但其(F, CR)与原父本不同,则仍保留于子种群以增加策略多样性。 请通读上述内容,详细解释上述内容中的公式
07-02
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