洛谷 P2392 kkksc03考前临时抱佛脚 刷题笔记 dfs

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题目分析  

左右脑双核

当我们给左右脑各自分配一道题时 

消耗的时间为两者中耗时较长的一道题

我们尝试把每一道题都分配给左右脑试一试 即可遍历所有答案

关键在于答案怎么取保证耗时最短

if(step>a[x]){//当我们得到一个分配好的方案时


        minv=min(minv,max(l,r));//Min函数内比较的是当前最短耗时 和max函数的结果

     //max函数的结果是当前的实际耗时 即左右脑中耗时较长的一个
        return ;
    }

那么为什么当分配完直接比较左右脑总时长大小即可呢

考虑例子 

1 2 3 9

显然最短时间为

左脑 1 2 3

右脑 9

实际效果和

例子

6 9

是一样的

所以我们可以把一道题直接加给左脑或者右脑 

等所有的题目分配完毕直接比较两个脑子的总时间 取时间较长的作为答案 

完整代码 

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[5];//记录每科的题目数量
int b[5][21];//记录每道题目的时间
 
const int INF = 0x3f3f3f3f;//1061109567,是10^9级别
 
int l,r,minv,ans;

void dfs(int x,int step){
    if(step>a[x]){
        minv=min(minv,max(l,r));//取所有时间里的最小值
         
        return ;
    }
    l += b[x][step];//将题目分配给左脑  
    dfs(x,step+1);//分配下一道 题目 
    l -= b[x][step];//回溯  
    
    r += b[x][step];
    dfs(x,step+1);
    r -= b[x][step];
    
    
}
int main(){
    for(int i = 1 ;i <= 4;i++){
        cin>>a[i];
    }
    
    for(int i = 1;i <= 4;i++){
        for(int j = 1;j <= a[i];j++){
            cin>>b[i][j];
        }
        l = 0;
        r = 0;
        minv = INF;
        dfs(i,1);
        ans+=minv;
    }
    
    cout<<ans;
    
    
    
    return 0;
}

### 关于 kkksc03 考前复习的深度资料 #### 目背景与目标 kkksc03 是一名大学生,其生活方式较为懒散,在学期大部分时间内并未投入学习精力。然而,随着期末考试的到来,为了通过四门课程的考核,他不得不采取紧急措施来弥补学业上的不足[^2]。 #### 复习策略的核心问 该问本质上是一个优化问,涉及如何合理分配有限的时间资源以最大化复习效果。具体而言,kkksc03 面临的任务可以分解如下: 1. **科目数量固定**:共有 4 科需要复习,分别为 A、B、C 和 D。 2. **目分布明确**:每科对应一个习集,其中包含一定数量的目 \(s_1, s_2, s_3, s_4\),完成这些目所需时间各不相同[^4]。 3. **时间约束显著**:由于复习时间有限,需找到一种最优解法使得总复习效率最高。 #### 解决方案概述 针对上述问,通常采用深度优先搜索DFS)算法结合剪枝技术实现高效求解。以下是解决方案的关键点: - **状态表示**:定义当前已处理的科目及其对应的已完成目数目作为 DFS 的核心状态变量[^3]。 - **递归终止条件**:当所有科目均已完全复习完毕时停止递归操作,并记录此时所耗费的总时间。 - **剪枝优化**: - 如果发现某条路径已经无法优于现有最佳结果,则立即放弃继续探索此分支。 - 对剩余未处理部分进行预估计算,提前排除不可能成为全局最优的情况。 ```python def dfs(current_subject, total_time_spent): global best_solution # 终止条件判断 if current_subject == 5: if total_time_spent < best_solution: best_solution = total_time_spent return # 尝试不同组合方式 for i in range(possible_options[current_subject]): new_total_time = total_time_spent + time_cost[current_subject][i] # 剪枝逻辑 if new_total_time >= best_solution: continue dfs(current_subject + 1, new_total_time) # 初始化参数并调用函数入口 best_solution = float('inf') dfs(1, 0) print(best_solution) ``` 以上代码片段展示了基于 DFS 实现的具体方法框架。 #### 数据输入与输出说明 数据结构设计应充分考虑实际需求,确保能够灵活适应各类测试案例的要求。例如,对于第四类别的详细信息录入形式可参照以下模式[^5]: - 输入样例中的第五行提供了有关学科 D 所含全部子项的数据集合 \(\{D_1, D_2,...,D_{s_4}\}\),用于后续运算过程中的精确匹配与验证工作。 ---
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