题目1349:数字在排序数组中出现的次数-九度

本文介绍了一种统计排序数组中特定数字出现次数的方法,通过三种不同的实现方式:使用map、二分查找以及利用STL提供的lower_bound和upper_bound函数,解决了在大规模数据集上查询效率的问题。
题目描述:
统计一个数字在排序数组中出现的次数。
输入:

每个测试案例包括两行:

第一行有1个整数n,表示数组的大小。1<=n <= 10^6。

第二行有n个整数,表示数组元素,每个元素均为int。

第三行有1个整数m,表示接下来有m次查询。1<=m<=10^3。

下面有m行,每行有一个整数k,表示要查询的数。

输出:
对应每个测试案例,有m行输出,每行1整数,表示数组中该数字出现的次数。

样例输入:
81 2 3 3 3 3 4 513
样例输出:
4
 
 

推荐指数:※※

来源:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1349

开始使用了map,内存溢出 WA

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<map>
using namespace std;
int main()
{
		int n,i;
		while(scanf("%d",&n)!=EOF){
				map<int,int> num;
				int tmp;
				for(i=0;i<n;i++){
					scanf("%d",&tmp);
					num[tmp]++;
				}
				int m;
				scanf("%d",&m);
				for(i=0;i<m;i++){
					scanf("%d",&tmp);
					printf("%d\n",num[tmp]);
				}
		}
		return 0;
}

后面使用了二分法搜索上下界AC

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
using namespace std;
int bottom_search(int val,int *num ,int len)
{
		int low=0,high=len;
		while(low<high){
				int  mid=low+(high-low)/2;
				if(num[mid]>val)
					high=mid-1;
				else if(num[mid]<val)
					low=mid+1;
				else
					high=mid;
		}
		return num[high]==val?high:-1;
}
int up_search(int val,int *num,int len){
	int low=0,high=len;
	while(low<high){
		int mid=low+(high-low)/2;
		if(num[mid]>val)
			high=mid-1;
		else if(num[mid]<=val)
			low=mid+1;
	}
	if(low<len){
		if(num[low]!=val)
			low--;
	}
	else
		 low--;
	return num[low]==val?low:-1;
}
int count(int val,int *num,int len){
		int bottom=bottom_search(val,num,len);
		int up=up_search(val,num,len);
		return bottom==-1?0:(up-bottom+1);
}
int main()
{
		int n,i;
		while(scanf("%d",&n)!=EOF){
				int *num=new int [n];
				for(i=0;i<n;i++){
					scanf("%d",&num[i]);
				}
				int m;
				scanf("%d",&m);
				for(i=0;i<m;i++){
					int tmp;
					scanf("%d",&tmp);
					printf("%d\n",count(tmp,num,n));
				}
		}
		return 0;
}

关于上下界,algorithm 有函数:lower_bound 和upper_bound (AC)

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;

int count(int val,vector<int > *num){
	vector<int >::iterator bottom, up;
    bottom = lower_bound((*num).begin(),(*num).end(),val);
	up=upper_bound((*num).begin(),(*num).end(),val);
	if(bottom==(*num).end()||*bottom!=val)
		return 0;
	up--;
	if(up>=(*num).begin()&&*up==val)
		return up-bottom+1;
	return 0;
}
int main()
{
		int n,i;
		while(scanf("%d",&n)!=EOF){
				vector<int > num;
				num.resize(n);
				for(i=0;i<n;i++){
					scanf("%d",&num[i]);
				}
				int m;
				scanf("%d",&m);
				for(i=0;i<m;i++){
					int tmp;
					scanf("%d",&tmp);
					printf("%d\n",count(tmp,&num));
				}
		}
		return 0;
}


多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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