uva 10057 - A mid-summer night's dream.

本文探讨了在二十一世纪,人类过度依赖计算机导致分析能力下降的问题,并介绍了一种通过梦境记录并利用计算机解决组合锁问题的方法。文章详细阐述了解决问题的步骤,包括输入数据的处理、组合锁代码的寻找以及输出结果的生成。

Problem C

A mid-summer night’s dream

Input: standard input

Output: standard output

 

This is year 2200AD. Science has progressed a lot in two hundred years. Two hundred years is mentioned here because this problem is being sent back to 2000AD with the help of time machine. Now it is possible to establish direct connection between man and computer CPU. People can watch other people’s dream on 3D displayer (That is the monitor today) as if they were watching a movie. One problem in this century is that people have become so dependent on computers that their analytical ability is approaching zero. Computers can now read problems and solve them automatically. But they can solve only difficult problems. There are no easy problems now. Our chief scientist is in great trouble as he has forgotten the number of his combination lock. For security reasons computers today cannot solve combination lock related problems. In a mid-summer night the scientist has a dream where he sees a lot of unsigned integer numbers flying around. He records them with the help of his computer, Then he has a clue that if the numbers are (X1, X2,   …  , Xn) he will have to find an integer number A (This A is the combination lock code) such that

             

             (|X1-A| + |X2-A| + … … + |Xn-A|) is minimum.

 

Input

Input will contain several blocks. Each block will start with a number n (0<n<=1000000) indicating how many numbers he saw in the dream. Next there will be n numbers. All the numbers will be less than 65536. The input will be terminated by end of file.

 

Output

For each set of input there will be one line of output. That line will contain the minimum possible value for A. Next it will contain how many numbers are there in the input that satisfy the property of A (The summation of absolute deviation from A is minimum). And finally you have to print how many possible different integer values are there for A (these values need not be present in the input). These numbers will be separated by single space.

 

Sample Input:

2
10
10
4
1
2
2
4

Sample Output:

10 2 1

2 2 1 

描述:

给定一组整数x1, x2,......,xn找到使S = |x1-A| + |x2-A| + ......+|xn-A|最小的A。

分析 :

可以先把整数排序,当A从负无穷大开始增大时,随着A左右整数的个数的变化,S也不断变化。当A左右整数相等时,S最小。

1.统计出每个整数出现的次数。

2.找到处于一半位置(设为h)的整数。

3.如果n是奇数或n是偶数但xh前面的数的个数加上xh的个数正好是一半时,则A只能是xh。

4.若n是偶数但xh前面的数加上xh的个数大于n的一半时,则有多个A满足条件。

代码:

#include 
#include 
using namespace std;
int main()
{
    int n;
    while(cin >> n){
        map imap;
        for(int i = 0; i < n; i++){
            int inter;
            cin >> inter;
            imap[inter]++;
        }
        map::iterator map_it;
        int cnt = 0;
        int lim = (n+1) >> 1;
        for(map_it = imap.begin();map_it != imap.end(); map_it++){
           cnt += map_it->second;
           if(cnt >= lim)
               break;
        }
        if((n & 1) || cnt > lim){
            cout << map_it->first << " " << map_it->second
               << " " << "1" << endl;
        }
        else{
            map::iterator temp = map_it; //保存当前位置
            map_it++; //向前移动一个位置,指向临近的下一个位置
            int k = map_it->second + temp->second;
            cout << temp->first << " " << k 
             << map_it->first - temp->first - 1 + k << endl;
        }
    }
    return 0;
}


### GIB-UVA ERP-BCI HDF5 文件格式及其处理方法 HDF5 是一种用于存储大量科学数据的文件格式,广泛应用于神经科学研究领域。对于 GIB-UVA ERP-BCI 数据集中的 HDF5 文件,通常包含了脑电图(EEG)信号以及其他元数据信息。以下是关于该类文件的一些重要细节以及如何对其进行处理的方法。 #### 1. HDF5 文件结构概述 HDF5 文件是一种分层的数据存储格式,类似于文件系统的目录树结构。它支持多种数据类型,包括数组、表格和字符串等。在 GIB-UVA ERP-BCI 的上下文中,这些文件可能包含以下内容: - **实验记录**:如时间戳、采样率和其他实验参数。 - **原始 EEG 数据**:多通道的时间序列数据。 - **事件标记**:表示刺激呈现或其他行为事件的时间点。 这种层次化的结构使得研究人员可以轻松访问特定部分的数据而无需加载整个文件[^3]。 #### 2. 处理 HDF5 文件所需的工具 为了读取和操作 HDF5 文件,可以使用 Python 中的 `h5py` 或 MATLAB 提供的相关库。下面是一个简单的例子展示如何利用 `h5py` 打开并探索一个 HDF5 文件的内容: ```python import h5py def explore_hdf5(file_path): with h5py.File(file_path, 'r') as f: print("Keys:", list(f.keys())) # 列出顶层组名 for key in f.keys(): item = f[key] if isinstance(item, h5py.Dataset): print(f"{key} is a dataset with shape {item.shape}") elif isinstance(item, h5py.Group): print(f"{key} is a group containing:") for sub_key in item.keys(): print(f" - {sub_key}") explore_hdf5('example.h5') ``` 上述脚本会打印出给定 HDF5 文件的所有顶级键,并区分它们是数据集还是子组[^4]。 #### 3. 内存管理注意事项 如果尝试运行某些大型模型(例如 DeepSeek-R1),可能会遇到内存不足的情况,正如引用中提到的例子所示[^2]。在这种情况下,建议采取以下措施来优化资源分配: - 使用更高效的算法减少计算需求; - 增加物理 RAM 或启用虚拟内存扩展; - 对于 GPU 加速环境,考虑调整批次大小或切换到较低精度浮点数运算模式(FP16 vs FP32)。 此外,在处理大尺寸的 HDF5 文件时也需要注意类似的性能瓶颈问题——可以通过逐块加载而非一次性全部载入的方式来缓解这一挑战[^5]。 #### 4. 特殊情况下的预处理技术 针对 BCI 应用场景下采集得到的高维时空域特征矩阵,往往还需要执行一系列标准化流程,比如去噪滤波器应用、基线校正以及重参考变换等等。具体实现取决于实际研究目标和个人偏好设置等因素影响。 --- ###
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