Poj 3479 Assemble

本文介绍了一种使用二分查找方法解决组装电脑时,如何匹配最低和最高质量配件的问题。通过逐步缩小搜索范围,确保找到既能满足组装需求又在预算内的最优解。

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本题二分

最大值最小,或者最小值最大类似的问题,多用二分解。

    基本思想,如果依次查找quality最小的值,如果能成功拼出电脑则肯定>= 当前的quality的值,不能则肯定< 当前quality。二分查找,确保每次中间值比最小值大,则可确保Right-left == 1 时,中间值为right。为什么要确保mid=right,因为当mid值满足装机要求的时候,答案>= mid,所以left 只能赋值为mid(这里的left 和到right是闭区间),mid==left则最终left值不变,会无限循环下去。  mid=right 的话,之后要么是装机失败当前mid值太大right = mid -1,要么是装机成功答案>= mid,left =mid == right,所以最终状态肯定是left == right,则left的值就是答案。

 

 

 

 

#include <cstdlib>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include <algorithm>


using namespace std;

const int MAX = 1000+5,INF = 1000000000+100,MIN = -1;

int n;
int b,max_q,min_q;

struct component
{
    int price;
    int quality;
}c[MAX][MAX];//c[i][0]price用来记录 该种类配件数量 

vector<string>type;

int Id(const char* s)
{
    string str(s);
    int size = type.size();
    for(int i = 0; i < size; i++)
        if(type[i] == str)return i;
    
    type.push_back(str);
    return size;
}

void caculate()
{
     int size = type.size(); 
     while(max_q != min_q)
     {
         
         int sum = 0,min_p;
         int mid = (max_q + min_q + 1)/2;//保证每次测试的数比min 大
         
         //printf("%ld %ld %ld\n",max_q,mid,min_q);
         for(int i = 0; i < size; i++)
         {
             min_p = INF;
             for(int j = 1; j <= c[i][0].price; j++)
             {
                 if(c[i][j].quality >= mid)
                 min_p = min(min_p,c[i][j].price);
             }
             
             if(min_p == INF)break;
             sum += min_p;
         }
         if(sum > b || min_p == INF)max_q = mid - 1;
         else min_q = mid;
         //printf("===%ld %ld %ld\n",max_q,mid,min_q);system("pause");
     }
     
     printf("%d\n",min_q); 
} 

int main(int argc, char *argv[])
{
    
    int kase;
    scanf("%d",&kase);
    while(kase--)
    {
         
         scanf("%d%d",&n,&b);
         
         type.clear();
         memset(c,0,sizeof(c));
         max_q =MIN,min_q = INF;
         
         
         char name[30],tp[30];
         int p,q;
         for(int i = 0; i < n; i++)
         {
             scanf("%s%s%d%d",tp,name,&p,&q);
             int id = Id(tp);
             
             component t;
             t.price = p;
             t.quality = q;
             
             c[id][++c[id][0].price] = t;
             min_q = min(min_q,q);
             max_q = max(max_q,q);
         }
         
         caculate();
    } 
    
//    system("PAUSE");
    return EXIT_SUCCESS;
}


 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 行列式是线性代数的核心概念,在求解线性方程组、分析矩阵特性以及几何计算中都极为关键。本教程将讲解如何用C++实现行列式的计算,重点在于如何输出分数形式的结果。 行列式定义如下:对于n阶方阵A=(a_ij),其行列式由主对角线元素的乘积,按行或列的奇偶性赋予正负号后求和得到,记作det(A)。例如,2×2矩阵的行列式为det(A)=a11×a22-a12×a21,而更高阶矩阵的行列式可通过Laplace展开或Sarrus规则递归计算。 在C++中实现行列式计算时,首先需定义矩阵类或结构体,用二维数组存储矩阵元素,并实现初始化、加法、乘法、转置等操作。为支持分数形式输出,需引入分数类,包含分子和分母两个整数,并提供与整数、浮点数的转换以及加、减、乘、除等运算。C++中可借助std::pair表示分数,或自定义结构体并重载运算符。 计算行列式的函数实现上,3×3及以下矩阵可直接按定义计算,更大矩阵可采用Laplace展开或高斯 - 约旦消元法。Laplace展开是沿某行或列展开,将矩阵分解为多个小矩阵的行列式乘积,再递归计算。在处理分数输出时,需注意避免无限循环和除零错误,如在分数运算前先约简,确保分子分母互质,且所有计算基于整数进行,最后再转为浮点数,以避免浮点数误差。 为提升代码可读性和可维护性,建议采用面向对象编程,将矩阵类和分数类封装,每个类有明确功能和接口,便于后续扩展如矩阵求逆、计算特征值等功能。 总结C++实现行列式计算的关键步骤:一是定义矩阵类和分数类;二是实现矩阵基本操作;三是设计行列式计算函数;四是用分数类处理精确计算;五是编写测试用例验证程序正确性。通过这些步骤,可构建一个高效准确的行列式计算程序,支持分数形式计算,为C++编程和线性代数应用奠定基础。
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