又一届SIF开始了,悸动战士高咲侑终于摆脱了严防死守的步女士,又可以开始DD了! 在SIF中,一共有n个位置可以观赏学园偶像的表演,有m场演出可供观看。 第i场演出演出时间为t[i],演出位置为a[i],获取最大的悸动值为b[i],如果在位置x观看演出,则会获得b[i]-|a[i]-x|的悸动值(可以为负)。 侑每个单位时间能移动不大于d单位的距离,同时不能走到这n个位置以外,初始可以在任意位置。 她想知道能获取最大的悸动值是多少,你能帮帮她吗?用动态规划+滑动窗口,c++实现 输入格式 第一行三个整数n,m,d,如题目所述。 接下来m行,每行三个整数a[i],b[i],t[i],如题目所述。 输出格式 一个整数,表示获取的最大悸动值。
时间: 2024-04-22 16:23:30 浏览: 95
好的,这是一道动态规划+滑动窗口的题目,我先给出思路:
1. 根据题目要求,我们需要求出可以观看的所有演出的位置区间,即对于每个演出i,都需要求出一个左右端点l[i]和r[i],表示在这个区间内观看演出i可以获得悸动值。
2. 然后,我们可以开一个dp数组,dp[i]表示在第i个位置观看演出可以获得的最大悸动值。
3. 我们可以使用滑动窗口的思想,从左到右依次遍历每个位置,对于当前的位置i,我们可以枚举前面的所有位置j,如果可以在j位置观看某个演出,那么我们可以在j位置观看演出并记录此时的最大悸动值,然后更新dp[i]。
4. 最后dp数组中的最大值即为所求。
下面是具体的C++代码实现:
相关问题
怎么看OCO-2的SIF数据和FLUXNET数据集在2015年空间上重合的站点有哪些
### 回答1:
根据FLUXNET和OCO-2数据集的2015年空间重合站点的分析,重合站点主要分布在欧洲、美国、加拿大和中国的一些地区。具体来说,这些地区包括英国、荷兰、德国、意大利、西班牙、瑞士、法国、美国西部、加拿大西部以及中国南方和东北部地区。
### 回答2:
OCO-2是一颗美国航天局发射的卫星,旨在监测地球大气中的二氧化碳浓度。SIF(Solar-induced Fluorescence)是OCO-2卫星通过监测植被所放射的太阳诱导荧光而获取的数据。
FLUXNET是一个由全球各地的观测站点收集的陆地碳通量观测网络数据集。该数据集记录了地球上不同地区植被对大气中的二氧化碳的净交换。
在2015年,OCO-2的SIF数据与FLUXNET数据集在某些站点上在空间上的重合。这些站点包括但不限于以下几个地区:
1. 美国:在美国境内,OCO-2的SIF数据与FLUXNET数据集的重合站点包括亚利桑那州、加利福尼亚州、科罗拉多州、俄勒冈州等地。在这些地区,科研人员分析了OCO-2的SIF数据与FLUXNET数据集的监测结果,以进一步研究植被的呼吸、光合作用和二氧化碳吸收等关键参数。
2. 欧洲:在欧洲,OCO-2的SIF数据与FLUXNET数据集的重合站点包括法国、德国、荷兰、英国等地。这些地区的研究人员利用OCO-2的SIF数据与FLUXNET数据集的交叉验证结果,进行了二氧化碳通量的研究和模拟。
3. 其他地区:此外,OCO-2的SIF数据与FLUXNET数据集在南美洲、非洲和澳大利亚等地的一些站点也有重合。这些站点包括巴西、南非、澳大利亚等地,研究人员利用这些数据研究了这些地区的植被对二氧化碳的影响、碳交换过程等。
总的来说,OCO-2的SIF数据与FLUXNET数据集在2015年间重合的站点主要分布在美国、欧洲和其他地区。通过对这些站点进行研究,并将这两个数据集的结果进行比较和分析,科研人员可以更全面地了解植被对大气中二氧化碳的影响和碳交换的过程。
SIF句法相似度算法
SIF (Sentence-Transformers for Information Retrieval) 算法是一种基于Transformer模型的句子表示方法,最初由Facebook Research团队开发,主要用于信息检索、文本匹配和语义相似度计算。它通过预训练的方式学习到全局句子表示,将整个句子作为一个整体编码,而非仅仅关注局部词语。SIF的核心思想是通过对原始Transformer模型的输出做池化操作(如平均池化),得到一个固定长度的向量,这个向量能有效地捕捉句子的语义信息。
SIF的优势在于其简单高效,相比于其他复杂的BERT等模型,它不需要大量的下游任务微调就能提供良好的性能。通过SIF计算两个句子的余弦相似度,可以快速判断它们的语义相似程度。