CodeForces 589B

本文介绍了一种通过枚举和构造方法解决蛋糕切割问题的算法。该算法旨在从多个不同尺寸的蛋糕中,通过切割和组合,获得最大体积的蛋糕组。首先确保每个蛋糕的长宽有序,并按长度排序,随后通过枚举宽度并计算可能的最大体积。

题目大意是给定n个蛋糕的长和宽(可以互换),可以对蛋糕进行切割,最后选定一些蛋糕,这些蛋糕的长和宽都相同,求最大的体积(为长和宽乘以个/层数)。

思路

       枚举,构造

输入n个蛋糕,确保每一个蛋糕的长一定大于宽,原因是互换肯定能保证最优解也在互换之后的蛋糕里,然后根据长(也可以是宽)排序。

每次拿出一个蛋糕,将所有长大于等于该蛋糕的长的蛋糕的宽拿出来。对这些宽进行排序,这样就保证我们切割的蛋糕长肯定都满足,同

时枚举宽,对于每一个宽,我们能构造的体积为 当前的长 * 枚举的宽 * 大于等于该宽的蛋糕个数,及时更新最大值,长和宽即可。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 4000 + 10;
typedef long long LL;
struct Cake{
    int a, b;
    friend bool operator < (const Cake & lhs, const Cake & rhs) {
        return lhs.a < rhs.a || (lhs.a == rhs.a && lhs.b < rhs.b);
    }
}cake[maxn];

int main()
{
    int n; scanf("%d", &n);
    for(int i = 0; i < n; ++i){
        scanf("%d %d", &cake[i].a, &cake[i].b);
        if(cake[i].a > cake[i].b) swap(cake[i].a, cake[i].b);
    }
    sort(cake, cake + n);
    LL Max = -1;
    int h, w;
    for(int i = 0; i < n; ++i){
        vector<int> v;
        for(int j = i; j < n; ++j)
            v.push_back(cake[j].b);
        sort(v.begin(), v.end());
        for(int j = 0; j < v.size(); ++j){
            if((LL)v[j] * cake[i].a * (v.size() - j) > Max){
                Max = (LL)v[j] * cake[i].a * (v.size() - j);
                h = cake[i].a;
                w = v[j];
            }
        }
    }
    printf("%I64d\n%d %d\n", Max, w, h);
    return 0;
}


内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合群:科技类企业品牌与市场负责、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始;具备一品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业士。; 使用场景及目标:①制科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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