【乘积最大】

该博客探讨了如何从给定的一组整数中选择K个数,使它们的乘积最大化的问题。提供了两种解决方案:一种是使用动态规划,但可能会导致超时;另一种是通过奇偶性分析和双指针方法来优化。博客内容包括输入输出样例、算法思路以及具体的C++代码实现。

题目描述

乘积最大
给定 N 个整数 A1, A2,…A_NA
1

,A
2

,⋯A
N

。请你从中选出 KK 个数,使其乘积最大。

请你求出最大的乘积,由于乘积可能超出整型范围,你只需输出乘积除以 10^9+910
9
+9 的余数。

注意,如果 X<0X<0,我们定义 XX 除以 10^9+910
9
+9 的余数是负(-X)(−X)除以 10^9+910
9
+9 的余数。

即:0-((0-x) % 10^9+9)0−((0−x)%10
9
+9)。

输入描述
输入格式:

第一行包含两个整数 N,KN,K。

以下 NN 行每行一个整数 A_iA
i

其中,1 \leq K \leq N \leq 10^5, -10^5 \leq A_i \leq 10^51≤K≤N≤10
5
,−10
5
≤A
i

≤10
5

输出描述
输出一个整数,表示答案。

输入输出样例
示例
输入

5 3
-100000
-10000
2
100000
10000

输出

999100009

copy
运行限制
最大运行时间:1s
最大运行内存: 256M

方法1

容易想到使用动态规划的二维数组dp[i][j],表示从前i个选出j个使得乘积最大,但超时
状态方程如下:
在这里插入图片描述

代码:

#include <iostream>
long long  MIN=-1e9;
using namespace std;
long long MOD = 1e9 + 9;
const long long MAXN = 1e4 + 10;

//避免溢出,定义为全局变量
long long nums[MAXN];
long long dp[MAXN][MAXN];
int main() {
    //long long temp;
    long long N, K;
    cin >> N >> K;
    for (long long i = 1; i <= N; i++) {
        cin >> nums[i];
    }

    //初始化
    for (int i = 0; i <= N; i++) {
        for (int j = 0; j <= N; j++) {
            dp[i][j] = MIN;
        }
    }
    for (long long i = 1; i <= N; i++) {//从前i个中选1个
        for (long long j = 1; j <= i; j++) {
            dp[i][1] = max(dp[i][1], nums[j]);
        }
    }
    for (long long i = 1; i <= N; i++) {
        long long sum = 1;
        for (long long j = 1; j <= i; j++) {
            sum *= nums[j];
        }
        dp[i][i] = sum;
    }

    //从左至右,从上至下遍历
    for (int i = 3; i <= N; i++) {
        for (int j = 2; j < i; j++) {
            dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - 1] * nums[i]);
        }
    }
    if(dp[N][K]>=0){
      cout << dp[N][K] % MOD << endl;
    }
    else{
      cout<<0-((0-dp[N][K]%MOD))<<endl;
    }
    
    return 0;
}

方法2

使得K个乘积最大,我们可以对K的奇偶性入手,并使用类似于双指针做法实现。
分析如下:
在这里插入图片描述

代码:

#include <iostream>
#include <vector>
#include<algorithm>
using namespace std;

long long MOD=1e9+9;
int main(){
    long long N,K;
    vector<long long> nums;
    long long temps;
    long long ans=1;
    int flag=1;//判断是否全为负数
    long long left,right;//双指针
    cin>>N>>K;
    for(int i=0;i<N;i++){
        cin>>temps;
        nums.push_back(temps);
    }
    sort(nums.begin(),nums.end());
    //判断奇偶
    if(K%2){//K为奇数,先取一个最大的转换为偶数的情形
        ans=nums[N-1];
        if(ans<0){//全为负数
            flag=0;
        }
        --K;
        --N;
    }
    
    left=0;
    right=N-1;//坑
    while(K){
        long long leftMulti=nums[left]*nums[left+1];//一定要先取余数
        long long rightMulti=nums[right]*nums[right-1];
        if(flag){//并不全为负数
            if(leftMulti>rightMulti){
                ans=leftMulti%MOD*ans%MOD;
                left+=2;
                
            }
            else{
                ans=rightMulti%MOD*ans%MOD;
                right-=2;
            }
        }
        else{//全为负数
            ans=rightMulti%MOD*ans%MOD;//使得拿去一个负数后,剩下的偶数个乘积尽可能小
            right-=2;
        }
        K-=2;
    }
    cout<<ans<<endl;
}
### 蓝桥杯乘积最大问题的解题思路 对于蓝桥杯中的 **乘积最大** 类型的问题,通常涉及如何通过某种策略使得给定条件下的值组合达到最大乘积效果。这类问题的核心在于理解贪心算法的应用以及学优化的思想。 #### 学分析与逻辑推导 当目标是最优分配资源以获得最大乘积时,可以采用如下方法: - 如果输入是一个正整数 \( N \),将其拆分为若干个较小的部分并计算这些部分的乘积,则最优方案通常是尽可能多地分解成因子 3 的形式[^4]。 - 当剩余值不足以形成完整的 3(即余为 1 或 2)时,需调整分割方式来避免不必要的损失。具体而言: - 若余为 1,则应减少一个 3 并增加两个 2 来弥补不足; - 若余为 2,则直接保留该 2 不做额外处理。 此结论基于指增长规律得出——随着底增大而幂次固定不变的情况下,整体表达式的增长率会显著提升。 #### 示例代码实现 以下是 C++ 实现上述理论的一个简单版本: ```cpp #include <iostream> using namespace std; long long maxProductAfterCutting(int length) { if(length < 2){ return 0; } if(length == 2){ return 1; } if(length == 3){ return 2; } int timesOf3 = length / 3; // 特殊情况处理:当长度减去三次方后只剩下一个单位时 if((length - timesOf3 * 3)==1){ timesOf3 -=1; } int timesOf2 = (length - timesOf3 * 3)/2 ; long long result = pow(3,timesOf3); result *=pow(2,timesOf2); return result; } int main(){ int n ; cin >>n; cout<<maxProductAfterCutting(n)<<endl; } ``` 以上程序片段展示了针对绳子切割问题的一种解决方案,其中运用到了之前提到过的关于三的最佳划分原则及其例外情形修正措施。 #### 总结说明 综上所述,在解决类似蓝桥杯竞赛里的“乘积最大”类题目时,应当注重以下几个方面: 1. 明确基本原理,比如为何优先考虑字 '3' 可带来更高的收益效率等问题; 2. 对边界情况进行细致考量,防止因特殊据而导致错误结果产生; 3. 结合实际编程语言特性编写高效可靠的执行脚本完成最终解答过程。
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