CSU - 1270 Swap Digit (贪心)

本文介绍了一个算法问题,即通过有限次交换相邻数字的位置来构造出一个整数的最大可能形式。文章详细阐述了如何使用贪心策略从高位到低位逐位确定最大数字的方法,并提供了完整的C++实现代码。

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Description

Now we have a number, you can swap any two adjacent digits of it, but you can not swap more than K times. Then, what is the largest probable number that we can get after your swapping?
Input

There is an integer T (1 <= T <= 200) in the first line, means there are T test cases in total.

For each test case, there is an integer K (0 <= K < 106) in the first line, which has the same meaning as above. And the number is in the next line. It has at most 1000 digits, and will not start with 0.

There are at most 10 test cases that satisfy the number of digits is larger than 100.
Output

For each test case, you should print the largest probable number that we can get after your swapping.
Sample Input

3
2
1234
4
1234
1
4321

Sample Output

3124
4213
4321

思路:贪心

从高位到低位,把数字换成尽可能的最大的数字,直到交换的次数用完。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<set>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<queue>
#include<cmath>
#include<unordered_set>
#define Tcases int t; scanf("%d", &t)
using namespace std;
typedef long long LL;
const int maxn = 1000+10;
char num[maxn];
int main() {
#ifdef _DEBUG
    freopen("data.in", "r", stdin);
#endif // _DEBUG
    Tcases;
    int k;
    while (scanf("%d%s", &k,num) == 2) 
    {
        int len = strlen(num);
        for (int i = 0; i < len; i++) 
        {
            if (k <= 0) break;

            //找出num[i]后,k步内最大的数字
            char max = num[i]; 
            int id = i;
            for (int j = i + 1; j < len&&j <= i + k; j++) 
            {
                if (max < num[j]) 
                {
                    max = num[j];
                    id = j;
                }
            }

            //调整位置
            for (int j = id; j > i; j--) 
            {
                num[j] = num[j - 1];      
            }
            num[i] = max;
            k -= id - i;
        }
        printf("%s\n", num);
    }
    return 0;
}
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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