[BZOJ] 1588 - 营业额统计 - splay - set + 二分

本文介绍了一个营业额统计问题的解决方法,使用C++实现了一个程序,该程序能够计算公司成立以来每天的最小波动值,并最终得到总波动值。文章还讨论了使用set进行二分查找的效率问题。

1588: [HNOI2002]营业额统计

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Description

营业额统计 Tiger最近被公司升任为营业部经理,他上任后接受公司交给的第一项任务便是统计并分析公司成立以来的营业情况。 Tiger拿出了公司的账本,账本上记录了公司成立以来每天的营业额。分析营业情况是一项相当复杂的工作。由于节假日,大减价或者是其他情况的时候,营业额会出现一定的波动,当然一定的波动是能够接受的,但是在某些时候营业额突变得很高或是很低,这就证明公司此时的经营状况出现了问题。经济管理学上定义了一种最小波动值来衡量这种情况: 该天的最小波动值 当最小波动值越大时,就说明营业情况越不稳定。 而分析整个公司的从成立到现在营业情况是否稳定,只需要把每一天的最小波动值加起来就可以了。你的任务就是编写一个程序帮助Tiger来计算这一个值。 第一天的最小波动值为第一天的营业额。  输入输出要求

Input

第一行为正整数 ,表示该公司从成立一直到现在的天数,接下来的n行每行有一个整数(有可能有负数) ,表示第i
天公司的营业额。
天数n<=32767,
每天的营业额ai <= 1,000,000。
最后结果T<=2^31

Output

输出文件仅有一个正整数,即Sigma(每天最小的波动值) 。结果小于2^31 。

Sample Input

6
5
1
2
5
4
6

Sample Output

12

HINT

结果说明:5+|1-5|+|2-1|+|5-5|+|4-5|+|6-5|=5+4+1+0+1+1=12


该题数据bug已修复.----2016.5.15




做的第一道BZOJ,感觉自己大佬了很多(并不)

给你n个数字,读入第 i 个数字的时候,在前面i - 1个数字中找到一个与其的差的绝对值最小的一个,最后把所有的差的绝对值加起来。特别的,第一天的数字的值就等于其本身。


对于一个新数x,与前面的数的绝对值差的最小值也就是在 先前的数中 大于x的第一个数 和 小于x的第一个数 之间。


直接把数字丢到一个set里面,每读入一个数 x,先在set中二分查出大于等于x的数字a,以及第一个小于a的数字b(即迭代器 it --) 然后算出abs(x - a) 与 abs(x - b)的最小值。再一个循环套上去就好了。然后特判it == S.begin(),it == S.end()的情况,分别代表x比之前的数字都大 和 x比之前的数都小。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int N = 100010;

int main()
{
    int n;
    set<int> S;
    int ans;

    ans = 0;
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 0; i < n; i ++){
        int x;

        scanf("%d", &x);
        set<int>::iterator it = S.lower_bound(x);
        ///set<int>::iterator it = lower_bound(S.begin(), S.end(), x);///注意这行注释
        if(it == S.begin()){
            ans += max(*it - x, x - *it);
        }
        else if(it == S.end()){
            it --;
            ans += max(*it - x, x - *it);
        }
        else{
            int a;
            int b;

            a = max(*it - x, x - *it);
            it --;
            b = max(*it - x, x - *it);
            ans += min(a, b);
        }
        S.insert(x);
    }
    printf("%d\n", ans);

    return 0;
}

然后在这里发现一个很有趣的问题


这里用了set自带的二分和stl库里的二分
然后分别对应两种结果



STL的二分异常的慢

之前在cmr老师的空间里见过类似的问题

set自带的是log,是树上的查值。外面的是二分,在一段非连续内存上二分,大概是复杂度非常高的。

恩就是这样,奥妙重重。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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