博客
关于我
《算法竞赛进阶指南》 最佳牛围栏 · 二分
阅读量:241 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1800 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

为了求解区间平均值的最大值,我们可以采用二分查找的方法来解决这个问题。以下是详细的步骤说明和优化后的代码:

问题分析

我们需要找到一个长度超过F的区间,使得该区间的平均值最大化。平均值的计算方式是区间总和除以区间长度。因此,为了最大化平均值,我们需要最大化总和,同时最小化区间长度。

方法思路

  • 前缀和数组:预处理前缀和数组来快速计算任意区间的总和。
  • 二分查找:使用二分查找来确定最大可能的平均值。每次计算中间值,然后检查是否存在一个长度超过F的区间,其平均值大于等于该中间值。
  • 判别条件:检查是否存在一个区间,其总和大于等于0。如果存在,则说明当前的中间值可能太小,需要尝试更大的值;否则,需要尝试更小的值。
  • 优化:在检查过程中,记录最小的前缀和,以快速判断是否存在满足条件的区间。
  • 代码实现

    #include 
    using namespace std;bool check(double avg, const vector
    & a, const vector
    & sum, int F) { int n = a.size(); double min_sum = 0x3fF; // 初始化为正无穷 for (int j = F; j <= n; ++j) { if (j >= 1) { min_sum = min(min_sum, sum[j] - avg); } if (sum[j] - min_sum >= 0) { return true; } } return false;}double findMaxAverage(int n, int F, const vector
    & a) { vector
    sum(n + 1, 0.0); for (int i = 1; i <= n; ++i) { sum[i] = sum[i - 1] + a[i]; } double left = 0.0; double right = 2000.0; // 初始右端点,根据实际情况调整 const double eps = 1e-5; while (right - left > eps) { double mid = (left + right) / 2; if (check(mid, a, sum, F)) { left = mid; } else { right = mid; } } return (left * 1000);}int main() { int n, F; cin >> n >> F; vector
    a(n + 1); for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> a[i]; } cout << (int)(findMaxAverage(n, F, a) * 1000);}

    代码解释

  • 前缀和数组计算:计算前缀和数组sum,使得sum[i]表示前i个数的总和。
  • 二分查找:初始化leftright为0.0和2000.0,进行二分查找,直到精度满足eps
  • 检查函数check函数判断是否存在一个长度超过F的区间,其总和大于等于0。通过记录最小的前缀和来快速判断。
  • 输出结果:将最终的平均值乘以1000并转换为整数输出。
  • 优化

  • 浮点数精度:设置合适的eps值,避免浮点数精度问题影响结果。
  • 区间长度计算:确保区间长度超过F,即j - i + 1 > F
  • 前缀和数组索引:确保前缀和数组的索引正确,避免计算错误。
  • 总结

    通过上述方法,我们可以高效地找到区间平均值的最大值。二分查找结合前缀和数组,使得算法的时间复杂度为O(log(max_avg) * n),适用于大数据量的情况。

    转载地址:http://bjet.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Numpy 入门
    查看>>
    NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    numpy.linalg.norm(求范数)
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy中的argsort的用法
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
    查看>>