hdu 6058 Kanade's sum

本文探讨了一种算法问题:给定一个区间,如何高效地枚举并计算所有子区间的第k大值之和。介绍了两种解决方案,一种超时,另一种通过优化成功通过测试案例。强调了编码技巧的重要性及遇到难题时不应轻易放弃的精神。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

链接

题意:

给定一个区间,枚举该区间所有子区间。加上每个子区间第k大的值。

分析:

比赛的时候想到枚举每个数的两边第k个大于该数的区间,但是不敢写,感觉会超时。不过比赛快结束的时候学长用这种思想写出来了,自己真的是一个垃圾。赛后写了一下,结果超时,还是编码水平太差啊~ , 后来想到了另一种枚举的方法才过了。

ac代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 5*1e5+10;
int l[maxn] , r[maxn] , a[maxn];
int main(int argc , char *argv[])
{
    int t , n , k , i , j;
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        long long ans = 0;
        scanf("%d %d", &n , &k);
        for(i=0; i<n; i++)
           scanf("%d", &a[i]);
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            int lcnt = 1 , rcnt = 1;
            for(j=i+1; j<n; j++)
            {
                if(rcnt > k) break;
                if(a[j] > a[i])
                {
                    r[rcnt++] = j - i;
                }
            }
            if(j >= n) r[rcnt] = n - i;

            for(j=i-1; j>=0; j--)
            {
                if(lcnt > k) break;
                if(a[j] > a[i])
                {
                    l[lcnt++] = i - j;
                }
            }
            if(j <= 0) l[lcnt] = i + 1;
            for(j=0; j<lcnt; j++)
            {
                ifa(k-j-1 >= rcnt) continue;
                int lnum = l[j+1] - l[j];
                int rnum = r[k-j] - r[k-j-1];

                ans += (long long)a[i] * lnum * rnum;
            }

        }
        printf("%lld\n", ans);
    }

    return 0;
}

TLE代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1*1e6+1;
int arr[maxn] , total[30];

int main()
{
    int t , n , k , i , j  , ii, cnt , cnt1 , aa;
    long long num;
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        scanf("%d %d", &n , &k);
        for(i=1; i<=n; i++)
            scanf("%d", &arr[i]);
        long long ans = 0;
        for(i=1; i<=n; i++)
        {
            cnt = 0; num = 0; aa = 1;
            total[++cnt] = i;
            for(j=i+1; j<=n;)
            {
                if(cnt == k) break;
                if(arr[j] > arr[i]) total[++cnt] = j;
                if(cnt == 1) aa++;

                j++;
            }
            if(k == cnt)    //find
            {
                num += 1;
                for(; j<=n; j++)
                {
                    if(arr[j] > arr[i])
                    {
                        j -= 1;
                        break;

                    }
                    num += 1;
                }
                if(j > n) j--;
                for(ii=i-1; ii>=1; ii--)
                {
                    if(arr[ii] > arr[i] && cnt == 0) break;
                    if(arr[ii] > arr[i]) j=total[cnt] - 1 , cnt--;
                    num += (j - total[cnt] + 1);
                }
            }
            else
            {
                j = n; cnt1 = cnt;
                for(ii=i-1; ii>=1; ii--)
                {
                    if(k == cnt) break;
                    if(arr[ii] > arr[i]) cnt++;
                }
                if(cnt == k)
                {
                    num += (j-total[cnt1]+1); ;
                    j = total[cnt1] - 1; cnt1--;
                    for(; ii>=1; ii--)
                    {
                        if(arr[ii] > arr[i] && cnt1 == 0) break;
                        if(arr[ii] > arr[i]) j = total[cnt1]-1 , cnt1--;
                        if(cnt1 != 0)
                            num += (j-total[cnt1]+1);
                        else
                            num += aa;
                    }
                }
            }
            ans += num * (long long)arr[i];
        }
        printf("%lld\n", ans);
    }

    return 0;
}

反思:

反观这两个代码可以发现,超时代码需要考虑的情况过于复杂,我的编码水平估计也捉急,所以超时了。而ac代码需要考虑的情况很少,写起来也简单。一直改代码bug,有时真不如重写一遍,还有不论到什么时候都不能放弃。

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值