news 2026/5/6 22:38:31

UVa 1591 Data Mining

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
UVa 1591 Data Mining

题目分析

问题背景

Dr. Tuple\texttt{Dr. Tuple}Dr. Tuple正在为ACM\texttt{ACM}ACM公司开发一个数据挖掘应用程序,其中包含两个数组PPPQQQ,每个数组都有NNN条记录。数组PPP中的记录大小为SPS_PSP字节,数组QQQ中的记录大小为SQS_QSQ字节。

核心问题

在访问数组QQQ时,需要计算记录的字节偏移量。直接的计算公式为:
Qofs(i)=Pofs(i)SP×SQQofs(i) = \frac{Pofs(i)}{S_P} \times S_QQofs(i)=SPPofs(i)×SQ
这个公式包含乘法和除法运算,在现代处理器上效率较低。

优化方案

Dr. Tuple\texttt{Dr. Tuple}Dr. Tuple提出了一个快速计算公式:
Qofs′(i)=(Pofs(i)+(Pofs(i)≪A))≫BQofs'(i) = (Pofs(i) + (Pofs(i) \ll A)) \gg BQofs(i)=(Pofs(i)+(Pofs(i)A))B
其中:

  • ≪A\ll AA表示左移AAA位(相当于乘以2A2^A2A
  • ≫B\gg BB表示右移BBB位(相当于除以2B2^B2B

这个公式等价于:
Qofs′(i)=⌊Pofs(i)×(1+2A)2B⌋Qofs'(i) = \left\lfloor \frac{Pofs(i) \times (1 + 2^A)}{2^B} \right\rfloorQofs(i)=2BPofs(i)×(1+2A)

任务目标

我们需要找到最优的AAABBB,使得:

  1. 所有记录的Qofs′(i)Qofs'(i)Qofs(i)互不重叠
  2. 所需内存KKK最小
  3. 如果多个(A,B)(A,B)(A,B)得到相同的KKK,选择AAA最小的,再选择BBB最小的

关键约束

为了保证记录不重叠,需要满足:
SP×(1+2A)2B≥SQ\frac{S_P \times (1 + 2^A)}{2^B} \ge S_Q2BSP×(1+2A)SQ

所需内存的计算公式为:
K=⌊(N−1)×SP×(1+2A)2B⌋+SQK = \left\lfloor \frac{(N-1) \times S_P \times (1 + 2^A)}{2^B} \right\rfloor + S_QK=2B(N1)×SP×(1+2A)+SQ

算法思路

  1. 枚举所有可能的AAABBB(范围设为000313131
  2. 检查是否满足约束条件SP×(1+2A)≥SQ×2BS_P \times (1 + 2^A) \ge S_Q \times 2^BSP×(1+2A)SQ×2B
  3. 如果满足条件,计算对应的KKK
  4. 选择最小的KKK,如果KKK相同则按题目要求选择AAABBB

代码实现

// Data Mining// UVa ID: 1591// Verdict: Accepted// Submission Date: 2025-10-20// UVa Run Time: 0.000s//// 版权所有(C)2025,邱秋。metaphysis # yeah dot net#include<iostream>#include<climits>usingnamespacestd;intmain(){longlongN,SP,SQ;while(cin>>N>>SP>>SQ){longlongbestK=LLONG_MAX;// 初始化最佳K为最大值intbestA=-1,bestB=-1;// 初始化最佳A和B// 枚举所有可能的A和Bfor(intA=0;A<=31;A++){for(intB=0;B<=31;B++){// 检查是否满足不重叠条件if(SP*(1LL+(1LL<<A))>=SQ*(1LL<<B)){// 计算所需内存KlonglongK=((N-1)*SP*(1LL+(1LL<<A)))/(1LL<<B)+SQ;// 更新最优解if(K<bestK){bestK=K;bestA=A;bestB=B;}elseif(K==bestK){// K相同时,选择A较小的if(A<bestA){bestA=A;bestB=B;}elseif(A==bestA&&B<bestB){// A相同时,选择B较小的bestB=B;}}}}}// 输出结果cout<<bestK<<" "<<bestA<<" "<<bestB<<endl;}return0;}

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(32×32)=O(1024)O(32 \times 32) = O(1024)O(32×32)=O(1024),对于每个测试数据都是常数时间
  • 空间复杂度:O(1)O(1)O(1),只使用了几个变量

该算法通过枚举所有可能的(A,B)(A,B)(A,B)组合,确保找到满足条件的最优解,同时保证了高效性。

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/5/6 22:37:27

如何快速掌握Fathom Lite前端组件:Chart与Table实现全解析

如何快速掌握Fathom Lite前端组件&#xff1a;Chart与Table实现全解析 【免费下载链接】fathom Fathom Lite. Simple, privacy-focused website analytics. Built with Golang & Preact. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fathom Fathom Lite是一款简单…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/6 22:35:27

PerfKit Benchmarker配置完全手册:YAML配置与参数覆盖详解

PerfKit Benchmarker配置完全手册&#xff1a;YAML配置与参数覆盖详解 【免费下载链接】PerfKitBenchmarker PerfKit Benchmarker (PKB) contains a set of benchmarks to measure and compare cloud offerings. The benchmarks use default settings to reflect what most use…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/6 22:29:17

重构演示工作流:基于Markdown的现代演示工具生态解析

重构演示工作流&#xff1a;基于Markdown的现代演示工具生态解析 【免费下载链接】marp The entrance repository of Markdown presentation ecosystem 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mar/marp 在追求效率至上的技术工作流中&#xff0c;演示文稿制作往往成…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/6 22:18:32

FinRL_Podracer:轻量级深度强化学习量化交易框架实战指南

1. 项目概述&#xff1a;从FinRL到Podracer的进化之路如果你是一名对量化交易和深度强化学习&#xff08;DRL&#xff09;都感兴趣的开发者&#xff0c;那么你很可能听说过FinRL。这个开源项目在过去几年里&#xff0c;为许多研究者和量化爱好者提供了一个将DRL应用于股票交易的…

作者头像 李华
网站建设 2026/5/6 22:13:48

对比直接使用厂商 API 体验 Taotoken 在延迟与稳定性上的表现

通过 Taotoken 聚合端点调用大模型的体验观察 1. 延迟表现的客观描述 在实际使用 Taotoken 平台调用各类大模型 API 的过程中&#xff0c;我们观察到请求响应时间保持在合理范围内。通过平台提供的用量看板&#xff0c;可以清晰地看到每次调用的详细耗时数据。这些数据有助于…

作者头像 李华