51nod 1163 最高的奖励

本文解析了一道关于任务调度的算法题,通过使用优先队列实现了高效求解最大奖励值的方法。介绍了如何处理任务数量较多的情况,以及如何合理分配任务以获取最大收益。

基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 20  难度:3级算法题
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有N个任务,每个任务有一个最晚结束时间以及一个对应的奖励。在结束时间之前完成该任务,就可以获得对应的奖励。完成每一个任务所需的时间都是1个单位时间。有时候完成所有任务是不可能的,因为时间上可能会有冲突,这需要你来取舍。求能够获得的最高奖励。
Input
第1行:一个数N,表示任务的数量(2 <= N <= 50000)
第2 - N + 1行,每行2个数,中间用空格分隔,表示任务的最晚结束时间E[i]以及对应的奖励W[i]。(1 <= E[i] <= 10^9,1 <= W[i] <= 10^9)
Output
输出能够获得的最高奖励。
Input示例
7
4 20
2 60
4 70
3 40
1 30
4 50
6 10
Output示例
230

刚开始 暴力 t后面几组 tle   之后用 优先队列 快了不少    思路 如下:

第一个为,任务数量最多为50000枚,消耗单位时间为1,那么可以得出结论,结束时间大于50000的可以将end_time直接设置为50000
第二个为,如何为每个任务分配结束时间,即通过选取符合结束时间的任务集合,并选取价值最大的

例如样例中的 6: {10} 4: {70, 50, 20} 3: {40} 2: {60} 1: {30}

对于 6仅有一种可以选取
对于 5 无
对于 4  6 并上 4
对于 3 6 并 4 并 3
之后以此类推

将符合条件的扔入优先队列中,依次pop即可
复杂度最终的复杂度为O(nlogn)


PS: 此题的解决思路与`消灭兔子`极其类似,最终都是利用`优先队列`求解
第一次用优先队列   
o(* ̄▽ ̄*)o


#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <iomanip>
#include<stdio.h>
#include<queue>
using namespace std;
struct yu{
   long long x,y;
   friend operator < (yu a1,yu a2){
       return a1.x<a2.x;
   }
};
struct yu1{
   long long x,y;
   friend operator < (yu1 a1,yu1 a2){
       return a1.y<a2.y;
   }
};

int main()
{
   priority_queue<yu>q;
   priority_queue<yu1>w;
   yu a[100001];
   int n;
      cin>>n;
   for(int j=0;j<n;j++){
      cin>>a[j].x>>a[j].y;
      if(a[j].x>50000) a[j].x=50000;
   }
   for(int j=0;j<n;j++){
       q.push(a[j]);
   }
   long long sum=0;
   for(int j=n;j>=1;j--){
      // cout<<j<<" ";
      while(q.top().x>=j&&!q.empty()){
         yu1 z;
         z.x=q.top().x;
         z.y=q.top().y;
         //cout<<q.top().x<<" "<<q.top().y<<endl;
         q.pop();
         w.push(z);
      }
      if(!w.empty()){
        sum+=w.top().y;
        w.pop();
      }
   }

   cout<<sum<<endl;
   return 0;
}


题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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