P3527 [POI2011]MET-Meteors

本文深入探讨了整体二分算法的实现流程,通过一道板子题详细解释了如何将所有询问进行二分处理,确定每个任务的可行时间点。文章提供了完整的代码示例,包括初始化、查询和更新操作。

这是一道板子题,实名制艹
整体二分的板子,我们在这里主要讲讲算法流程

我们把所有的询问放到一起,二分一个时间点
对于所有任务,如果可以完成目标,我们就放到左区间里面,不然放到右区间
时间像二分的一样 [ l , r ] − > [ l , m i d ] + [ m i d + 1 , r ] [l,r]->[l,mid]+[mid+1,r] [l,r]>[l,mid]+[mid+1,r]
直到 l = = r l==r l==r我们确定了答案,我们把这时队列里所有任务的答案更新一下即可
还是比较好懂的,整体二分的板子还有一题P3332 [ZJOI2013]K大数查询
不过那题我还是比较喜欢树状数组套主席树的写法主要是懒,抽空补了吧

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<vector>
using namespace std;
typedef long long lll;
const int maxn = 300007;
const int INF = 2147483647;
long long tr[maxn],val[maxn];
int n,m,k;


vector<int>cont[maxn];


int ans[maxn];
int ll[maxn],rr[maxn],num[maxn],t;
int lt[maxn],rt[maxn],pos[maxn],want[maxn];

int lowbit(int x){return x&-x;}
void jb(int x,int num){
	for(;x<=m;x+=lowbit(x))
	tr[x]+=num;
}

lll que(int x){
	lll res=0;
	for(;x;x-=lowbit(x))res+=tr[x];
	return res;
}

void change(int l,int r,int num){
	if(l<=r){
		jb(l,num),jb(r+1,-num);
	}
	else{
		jb(l,num),jb(m+1,-num);
		jb(1,num),jb(r+1,-num);
	}
}
void query(int l,int r,int p1,int p2){
	if(l>r)return;if(p1>p2)return;
	if(l==r){
		for(int i=p1;i<=p2;i++){
			ans[pos[i]]=l;
		}
		return ;
	}
	int mid=(l+r)>>1;
	while(t<mid)++t,change(ll[t],rr[t],num[t]);
	while(t>mid)change(ll[t],rr[t],-num[t]),t--;
	
	for(int i=p1;i<=p2;i++){
		val[pos[i]]=0;
		for(int j=0;j<cont[pos[i]].size();j++){
			val[pos[i]]+=que(cont[pos[i]][j]);
			if(val[pos[i]]>=want[pos[i]])break;
		}
	}
	int ls=0,rs=0;
	for(int i=p1;i<=p2;i++){
		if(val[pos[i]]>=want[pos[i]]){
			lt[++ls]=pos[i];
		}
		else rt[++rs]=pos[i];
	}
	int mid2=ls;
	for(int i=1;i<=ls;i++)pos[i+p1-1]=lt[i];
	for(int i=1;i<=rs;i++)pos[i+p1+ls-1]=rt[i];
	query(l,mid,p1,p1+mid2-1);
	query(mid+1,r,p1+mid2,p2);
}
int main(){
	scanf("%d%d",&n,&m);
	for(int i=1;i<=m;i++){
		int x;
		scanf("%d",&x);
		cont[x].push_back(i);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
		scanf("%d",&want[i]),pos[i]=i;
	scanf("%d",&k);
	for(int i=1;i<=k;i++){
		scanf("%d%d%d",&ll[i],&rr[i],&num[i]);
	}
	++k,ll[k]=1,rr[k]=m;num[k]=INF;
	query(1,k,1,n);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		if(ans[i]==k){
			printf("NIE\n");
		}
		else printf("%d\n",ans[i]);
	}
	return 0;
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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