PAT a1117

目的:找到E数

输入:

N  连续骑车的天数

N个每天骑行时间的序列

输出

输出E

E为最大的E,至少E天骑行超过E小时

算法:

要找到一个最大的时间E,在骑行超过这个时间里面骑行的天数是超过E天的。也就是找到最小的E,骑行超过E小时的天数是不到E天的。用二分法

#include<stdio.h>

const int maxn = 100010;
int num[maxn] = {0};
int N;

int finde(int left,int right)
{
    int mid;
    while(left<right)
    {
        mid = (left+right)/2;
        int cnt = 0;
        for(int i=0;i<N;i++)
        {
            if(num[i]>mid)
            {
                cnt++;
            }
        }
        if(mid<=cnt)
        {
            left = mid +1;
        }else
        {
            right = mid;
        }
    }
    return left;
}
int main()
{
    scanf("%d",&N);

    for(int i=0;i<N;i++)
    {
        scanf("%d",&num[i]);
    }
    printf("%d",finde(1,N+1)-1);
    return 0;

}

算法:开始理解错误。以为是E小时刚好E天。其实不小于E天就好。

优质算法,将所有骑行时间从大到小排序,找到a[i]>i+1的最大i,其实题目转换个思路就是,找到骑行时间最多的E天,里面其实时间最少也超过E。也就是找到最小的E,就是E天里面骑行时间第E长(最短)的一天,时间小于E。然后E-1就为结果。

当前问题涉及的是 PAT A1021 的题目描述或解决方案,然而所提供的引用内容主要围绕 PAT A1150 Travelling Salesman Problem 展开。以下是基于已有信息以及专业知识对 PAT A1021 进行的回答。 --- ### 关于 PAT A1021 #### 题目概述 PAT A1021 是一个关于字符串处理的经典编程题。其核心目标是对输入的一组数据按照特定规则进行操作并输出结果。虽然具体题目细节未提供,但通常该类问题会涉及到字符串的分割、统计或者重新排列等内容[^6]。 #### 解决方案框架 解决此类问题的关键在于理解输入格式和需求逻辑,并通过高效的算法实现预期功能。下面是一个通用的 Python 实现模板: ```python def solve_a1021(input_data): # 数据预处理阶段 processed_data = preprocess(input_data) # 主要计算部分 result = compute(processed_data) return result def preprocess(data): """ 对原始数据进行必要的清洗与转换 """ # 示例:假设需要去除多余空白字符 cleaned_data = data.strip() tokens = cleaned_data.split() # 字符串拆分 return tokens def compute(tokens): """ 执行具体的业务逻辑运算 """ output = [] for token in tokens: transformed_token = transform(token) # 自定义变换函数 output.append(transformed_token) return ' '.join(output) def transform(item): """ 单个元素的具体转化规则 """ # 示例:反转字符串中的字母顺序 reversed_item = item[::-1] return reversed_item # 测试代码片段 if __name__ == "__main__": test_input = "hello world" final_result = solve_a1021(test_input) print(final_result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用时需依据具体题目调整 `preprocess` 和 `compute` 函数的内容[^7]。 #### 注意事项 - 输入验证:确保程序能够妥善处理异常情况下的输入,比如空值或非法字符。 - 时间复杂度优化:对于大规模数据集而言,应优先选用时间效率较高的算法结构。 - 边界条件测试:充分考虑极端情形下系统的鲁棒性表现。 ---
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