codeforces 895B. XK Segments (二分搜索)

本文提供了一种解决 Codeforces 895B 的高效算法,通过排序和二分搜索来确定满足特定条件的数对数量。针对不同情况进行了详细讨论,并附带实现代码。

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

传送门codeforces 895B



题目大意

给出 n 个数,求一对下标 (i,j) 满足:在闭区间 [ a[i] ,a[j] ] 内恰有 k 个数是 x 的倍数。问满足条件的下标的对数有多少个。



思路

首先想到的肯定是暴力枚举了,会超时,所以需要优化。由于是求对数,与数组元素的顺序无关,我们可以先将其排序。然后枚举每个元素,对于每个元素找其满足题意的区间内有多少个数,将其加到结果上。


例如,当前元素是 3, x=3,k=2,则要找的区间应该是 [ 6, 9 ), 也就是 3~6 、3~7、3~8 中 3的倍数都有 2 个,为 3和 6。


一般的,对于一个数 a,先找到小于它的离它最近的是 x 倍数的数 b,则左闭右开区间 [ b + k*x , b+(k+1)*x ) 就是要找的满足题意的区间。该区间即: [ (kk+a/x)*x , (kk+a/x+1)*x ) ,其中如果 a%x==0 则 kk=k-1,否则 kk=k。


当 k=0 时需要特判,因为 k-1 后为负数,会出错。如果当前元素 a 是 x 的倍数的话,则无论选择什么区间,至少有一个数满足题意,所以这时候要查找的值直接设为 a. 否则,查找的值设为 a/x+1 . 注意,也可能存在另一个数和当前数组成的区间内的数都不是 x 的倍数,我曾经在这WA了 n 次……



代码

#include<stdio.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long LL;

int main()
{
	LL i,n,k,x,a[100010];
	LL p1,p2,kk,ans;
	while(~scanf("%lld%lld%lld",&n,&x,&k))
	{
		for(i=0;i<n;i++) scanf("%lld",&a[i]);
		sort(a,a+n);
		if(k==0)
		{ //如果 k=0 
			ans=0;
			for(i=0;i<n;i++)
			{
				p1=lower_bound(a,a+n,a[i])-a;
				LL val;
				if(a[i]%x!=0) val=(a[i]/x+1)*x; //如果当前数不是 x的倍数 
				else val=a[i];
				p2=lower_bound(a,a+n,val)-a;
				ans+=p2-p1;
			}
			printf("%lld\n",ans);
		}
		else
		{
			ans=0;
			for(i=0;i<n;i++)
			{
				if(a[i]%x==0) kk=k-1; //如果当前数是 x的倍数 
				else kk=k;
				p1=lower_bound(a,a+n,(kk+a[i]/x)*x)-a; //二分搜索 
				p2=lower_bound(a,a+n,(kk+a[i]/x+1)*x)-a;
				//printf("a=%lld b=%lld\n",(kk+a[i]/x)*x,(kk+a[i]/x+1)*x-1);
				ans+=p2-p1;
			}
			printf("%lld\n",ans);
		}
	}
	return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、与三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
评论
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