SDNU__1091.守望者的逃离



恶魔猎手尤迫安野心勃勃.他背叛了暗夜精灵,率深藏在海底的那加企图叛变:守望者在与尤迪安的交锋中遭遇了围杀.被困在一个荒芜的大岛上。为了杀死守望者,尤迪安开始对这个荒岛施咒,这座岛很快就会沉下去,到那时,刀上的所有人都会遇难:守望者的跑步速度,为17m/s, 以这样的速度是无法逃离荒岛的。庆幸的是守望者拥有闪烁法术,可在1s内移动60m,不过每次使用闪烁法术都会消耗魔法值10点。守望者的魔法值恢复的速度为4点/s,只有处在原地休息状态时才能恢复。

现在已知守望者的魔法初值M,他所在的初始位置与岛的出口之间的距离S,岛沉没的时间T。你的任务是写一个程序帮助守望者计算如何在最短的时间内逃离荒岛,若不能逃出,则输出守望者在剩下的时间内能走的最远距离。注意:守望者跑步、闪烁或休息活动均以秒(s)为单位。且每次活动的持续时间为整数秒。距离的单位为米(m)。


Input


输入仅一行,包括空格隔开的三个非负整数M,S,T(1 <= T <= 300000, 0 <= M<=1000 1 <=S <= 10^8)。


Output



输出包含两行:

第1行为字符串"Yes"或"No" (区分大小写),即守望者是否能逃离荒岛。

第2行包含一个整数,第一行为"Yes" (区分大小写)时表示守望着逃离荒岛的最短时间

第一行为"No" (区分大小写) 时表示守望者能走的最远距离。


Sample Input


39 200 4


Sample Output


No

197


又是一个dp题,首先能用闪烁的时候肯定得用闪现啊(这个绝对快)

法力值不够的时候就不不行了,就得dp看一下,是等待好还是直接跑路好

#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
const int Max = 300000 + 5;
struct node{
	int f;
	int sx;
	int ep;
}a[Max];
int main()
{	
	int s,t;
	cin>>a[0].ep>>s>>t;
	a[0].f = 0;
	a[0].sx = 0;
	for(int i = 1;i <= t;i++)
	{
		if(a[i - 1].ep >= 10)
		{
			a[i].sx = a[i - 1].sx + 60;
			a[i].ep = a[i - 1].ep - 10;
		}
		else
		{
			a[i].ep = a[i - 1].ep + 4;
			a[i].sx = a[i - 1].sx;
		}
		a[i].f = max(a[i - 1].f + 17,a[i].sx);
		if(a[i].f >= s)//注意下标 
		{
			cout<<"Yes"<<endl;
			cout<<i<<endl;
			return 0;
		}
	}
	if(a[t].f < s)
	{
		cout<<"No"<<endl;
		cout<<a[t].f<<endl;
	}
	
	return 0;
 } 



### 使用 Conda 批量装多个库的命令 在 Conda 环境中,可以通过以下命令一次性装多个库。将所有需要装的库名称以空格分隔,并添加到 `conda install` 命令后: ```bash conda install argparse classification correct data_fusion detector docx evaluation floor geopandas geopy.distance h5py json logging math matplotlib numpy os pandas pyproj rasterio scipy scikit-image scikit-learn socket sys time typing warnings xml.etree.ElementTree ``` 如果希望使用 YAML 文件来批量装多个库,可以创建一个环境文件(如 `environment.yml`),内容如下[^1]: ```yaml name: myenv channels: - defaults - conda-forge dependencies: - argparse - classification - correct - data_fusion - detector - docx - evaluation - floor - geopandas - geopy.distance - h5py - json - logging - math - matplotlib - numpy - os - pandas - pyproj - rasterio - scipy - scikit-image - scikit-learn - socket - sys - time - typing - warnings - xml.etree.ElementTree ``` 然后运行以下命令来创建并装环境中的依赖项: ```bash conda env create -f environment.yml ``` 此外,对于某些特定库(如 `geopy.distance` 或 `xml.etree.ElementTree`),它们可能是标准库的一部分或需要通过 pip 装。在这种情况下,可以结合 `conda` 和 `pip` 来完成装[^2]。 例如,对于无法通过 Conda 装的库,可以在环境中运行以下命令: ```bash pip install geopy ``` 或者直接在 YAML 文件中指定 `pip` 包: ```yaml dependencies: - ... - pip: - geopy ``` ### 注意事项 - 确保所有库的名称正确无误,避免拼写错误。 - 某些库可能需要从 `conda-forge` 渠道装,因此建议在 `environment.yml` 文件中添加 `conda-forge` 作为渠道[^3]。 - 如果遇到冲突问题,可以尝试使用 `conda update --all` 更新环境或手动解决依赖冲突[^4]。
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