POJ 2456 Aggressive cows

探讨如何通过二分查找解决疯牛问题,即在有限的畜栏隔间中,合理分配牛只以实现任意两头牛之间最小距离的最大化。文章提供了完整的C++代码实现,并解释了关键步骤。

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疯牛

时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB
难度:4
描述
农夫 John 建造了一座很长的畜栏,它包括N (2 <= N <= 100,000)个隔间,这些小隔间依次编号为x1,...,xN (0 <= xi <= 1,000,000,000).
但是,John的C (2 <= C <= N)头牛们并不喜欢这种布局,而且几头牛放在一个隔间里,他们就要发生争斗。为了不让牛互相伤害。John决定自己给牛分配隔间,使任意两头牛之间的最小距离尽可能的大,那么,这个最大的最小距离是什么呢?
输入
有多组测试数据,以EOF结束。
第一行:空格分隔的两个整数N和C
第二行——第N+1行:分别指出了xi的位置
输出
每组测试数据输出一个整数,满足题意的最大的最小值,注意换行。
样例输入
5 3
1
2
8
4
9
样例输出
3

做了很多二分题了,再写几道就可以进行下一个专题了。

这题是一个很裸的最小值最大化的问题。二分这个最小值就可以了,有些时候二分容易跳不出来,所以直接小范围枚举了。

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
#define ll long long
ll N, C;
ll num[100005];
int judge(ll x) {
    int sum = 1;
    ll ans = num[0];
    for(int i = 1; i < N; i++) {
        if(num[i] >= ans+x) {
            sum++;
            ans = num[i];
        }
    }
    if(sum < C) return 0;
    return 1;
}
int main() {
    while(~scanf("%lld %lld", &N, &C)) {
        ll left, right, mid;
        for(int i = 0; i < N; i++) {
            scanf("%lld", &num[i]);
        }
        sort(num, num+N);
        left = num[0];
        right = num[N-1];
        while(right > left+4) {
            mid = (right + left)/2;
            if(judge(mid)) {
                left = mid;
            }
            else right = mid;
        }
        for(ll i = right; i >= left; i--) {
        	if(judge(i)) {
        		printf("%lld\n", i);
        		break;
			}
		}
    }
    return 0;
}
### 关于 POJ 2456 的问题分析 POJ 平台上的题目通常涉及算法设计、数据结构应用以及复杂度优化等问题。虽然未提供具体关于 POJ 2456 题目的直接描述,但从其他类似题目的解决方法可以推测其可能的解决方案。 #### 差分约束系统的应用 如果 POJ 2456 类似于差分约束系统的问题,则可以通过构建图模型并使用 SPFA 算法来寻找最长路径[^3]。在此类问题中,条件 \(A - B \geq X\) 和 \(A - B \leq X\) 可转化为节点间的边权关系,并通过引入超级源点确保整个图连通性。这种方法适用于一系列不等式约束下的变量取值范围判定问题。 #### 动态规划 vs 常规解法对比 针对某些特定类型的题目,动态规划 (Dynamic Programming, DP) 提供了一种高效解决问题的方式,尤其当子问题具有重叠性质时。然而,在实际实现过程中需要注意状态定义合理性及转移方程准确性[^2]。相比之下,传统方法可能会因为重复计算而导致时间效率低下。 以下是基于上述理论的一个简单伪代码框架用于处理此类问题: ```python from collections import deque def spfa(n, edges): dist = [-float('inf')] * n in_queue = [False] * n queue = deque() # 初始化超级源点连接所有顶点 super_source = n new_edges = [(super_source, i, 0) for i in range(n)] all_edges = edges + new_edges dist[super_source] = 0 queue.append(super_source) in_queue[super_source] = True while queue: u = queue.popleft() in_queue[u] = False for v, w in adj_list[u]: if dist[v] < dist[u] + w: dist[v] = dist[u] + w if not in_queue[v]: queue.append(v) in_queue[v] = True # 判断是否有正环存在 if len(queue) > n: return "Positive cycle exists" return max(dist[:n]) # 构建邻接表表示图结构 adj_list = [[] for _ in range(n+1)] for a,b,w in edges: adj_list[a].append((b, w)) ``` 此代码片段展示了如何运用队列维护待访问结点集合并通过松弛操作更新最短距离数组 `dist` 。同时加入了对可能出现的正向循环检测机制。 ### 结论 综上所述,解答 POJ 2456 或相似编号的问题需依据具体需求选取合适的技术手段。无论是采用差分约束还是动态规划策略,都应注重细节把控以提升程序性能表现。
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