sicily9162. RAZLIKA

这篇博客介绍了一个复杂的数学问题,即在给定序列中删除特定数量的元素后,如何最小化剩余元素中最大距离和最小距离之和。通过排序和动态选择删除策略,实现高效求解。

9162. RAZLIKA

限制条件

时间限制: 2 秒, 内存限制: 256 兆

题目描述

Mirko's newest math homework assignment is a very difficult one! Given a sequence, V, of N integers,
remove exactly K of them from the sequence. Let M be the largest difference of any two remaining
numbers in the sequence, and m the smallest such difference. Select the K integers to be removed from
V in such a way that the sum M + m is the smallest possible. Mirko isn't very good at math, so he has
asked you to help him!

输入格式

The first line of input contains two positive integers, N (3 ≤ N ≤ 1 000 000) and K (1 ≤ K ≤ N - 2).
The second line of input contains N space-separated positive integers – the sequence V (-5 000 000 ≤
Vi ≤ 5 000 000).

输出格式

The first and only line of output must contain the smallest possible sum M + m.

样例输入

5 2
-3 -2 3 8 6

样例输出

7

题目来源

2013年每周一赛第10场/COCI 2013.1

提交



题意:给你一串数字,叫你先删除k个然后再找出剩下的点中最长距离和最小距离和最小

看一下题的数据量3 ≤ N ≤ 1 000 000,吓死人,这些数据要在2s内完成,绝对不能两层循环以上

刚开始还没什么想法,后来隔了几天在想一下。先排好序。然后删除的时候绝对不能使从中间的数删除的

只有从两边删除。因为如果是从中间删除我一定可以找到从两边删除会比他更优。所以就从头到尾循环

每次更新最长和最短距离之和就ok了

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int array[1000006];
int p[1000006];
int Min(int a,int b)
{
    return a>b?b:a;
}    
int main()
{
    int n,k;
    while(~scanf("%d%d",&n,&k))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        scanf("%d",&array[i]);
        
        sort(array,array+n);
        for(int i=0;i<n-1;i++)
        p[i] = array[i+1]-array[i];
        int c = n-k;
        int l;
        int last = -1;
        int min = 20000002;
        for(int j=0;j<k;j++)
        {
           l = array[c+j-1] - array[j];
           if(last>=j && last<c+j-1)
           {
               if(p[last]>=p[c+j-2])
               last = c+j-2;
           } 
           else
           {
               int var = 20000001;
               for(int k=j;k<c+j-1;k++)
               if(p[k]<=var)
               {
                   last = k;
                   var = p[k];
               }    
           } 
              min = Min(min,l+p[last]);   
        }   
        
        printf("%d\n",min);
    }    
    return 0;
}    




内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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