Codeforces Round #731 (Div. 3) E. Air Conditioners

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题目大意

有一个长度为n的区域,有m个降雪点,每个降雪点有对应的温度,同时每个降雪点会影响到剩下的所有点,距离降雪点越远温度越高,温度为这个点与降雪点的距离加上降雪点的温度。这样看来,一个点的温度可能被多个降雪点影响,那么就取所有点对这个点影响的最小值,求所有点的温度。

解题思路

显然,一个点的温度会被这个点左右两边的降雪点所影响,且这个降雪点的温度为这两个影响的最小值,所有我们可以单独考虑这个点被左右两边影响的温度,然后取最小值即可。
怎么样计算出一个点被左边点影响的温度的最小值呢,我们正向遍历区域n,维护一个当前点被左边点影响的最小温度
当前点不是降雪点时,这个点的最小温度为左边点的温度+1
当前点为降雪点时,这个点的最小温度为min(左边点温度+1,降雪点温度)
经过这样的一次遍历之后就可以得到点被左边点影响的最小温度了,同样反向遍历区域n,类似地可以得到这个点被右边点影响的最小温度,然后两个取最小值即可得到答案。

代码

#include <bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define qc ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0);cout.tie(0)
#define fi first
#define se second
#define PII pair<int, int>
#define PLL pair<ll, ll>
#define pb push_back
using namespace std;
const int MAXN = 3e5 + 7;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const ll INF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
const ll mod = 1e9 + 7;
inline int read()
{
    int x=0,f=1;char ch=getchar();
    while (!isdigit(ch)){if (ch=='-') f=-1;ch=getchar();}
    while (isdigit(ch)){x=x*10+ch-48;ch=getchar();}
    return x*f;
}
int n, m;
pair<int, int> a[MAXN];
void solve(){
    cin >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= m; i++)
    	cin >> a[i].fi;
    for(int i = 1; i <= m; i++)
    	cin >> a[i].se;
    sort(a+1, a+1+m);
    vector<int> v(n+1);
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    	v[i] = 2*mod;
    int p = 2*mod;
    for(int i = 1; i <= m; i++){
    	p = min(p, a[i].se);
    	int r = n;
    	if(i != m)
    		r = a[i+1].fi;
    	v[a[i].fi] = min(v[a[i].fi], p);
    	int pp = p;
    	for(int j = a[i].fi+1; j <= r; j++)
    		v[j] = min(v[j],++pp);
    	p += r - a[i].fi;
    }
    p = 2*mod;
    for(int i = m; i >= 1; i--){
    	p = min(p, a[i].se);
    	int l = 1;
    	if(i != 1)
    		l = a[i-1].fi;
    	v[a[i].fi] = min(v[a[i].fi], p);
    	int pp = p;
    	for(int j = a[i].fi-1; j >= l; j--)
    		v[j] = min(v[j], ++pp);
    	p += a[i].fi - l;
    }
    for(int i = 1; i <= n; i++)
    	cout << v[i] << " ";
    cout << endl;
}

int main()
{
	#ifdef ONLINE_JUDGE
    #else
       freopen("in.txt", "r", stdin);
       freopen("out.txt", "w", stdout);
    #endif

	qc;
    int T;
    cin >> T;
    // T = 1;
    while(T--){

        solve();
    }
	return 0;
}
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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