FZU 2138 久违的月赛之一

本文详细解析了月赛获奖人数的计算方法,通过举例和逻辑推导,阐述了如何根据每题通过人数确定最低获奖人数。适用于比赛组织者和参赛者了解计算规则。

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Problem 2138 久违的月赛之一

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 Problem Description

好久没举月赛了,这次lqw给大家出了5道题,因为hsy学长宣传的很到位,吸引了n个DDMM们来做,另一位kk学长说,全做对的要给金奖,做对4题要给银奖,做对3题要给铜奖。统计数据的时候,发现每题分别在n个人中有n1、n2、n3、n4、n5个人通过,lqw灵机一动,问kk:“你猜,这次至少会有多少个人获奖?”由于题目太简单了,每题的通过人数一定大于等于最低获奖人数。

 Input

第一行一个数字t,表示有多少组数据,每组数据如下所示(1000 < t < 5000, 100<=n<=1000000, n1,...,n5<=n):

n

n1 n2 n3 n4 n5

 Output

针对每组数据,输出一个数,表示最低获奖人数。

 Sample Input

247703844 3748 3296 3390 475950001944 2353 4589 2386 3837

 Sample Output

31661703


因为题目有 每题的通过人数一定大于等于最低获奖人数”这么句话,所以也就是说获得奖的人数肯定少于解出每道题的人数。所以咱们可以这样想,首先咱们先假设让每个人都做出两道题,如果所有人数(设为n)*2大于等于五道题做出的总人数的话,那么肯定不能保证所有的人都做出两道题,也就是说没有一个人能够做出三道题,所以最少人数是0。那么如果n*2小于五道题做出的总人数的话,那么还有m道题(m=五道题总人数-n*2)可以分配给这n个人,但是要想获奖最少,那么就得让这n个人获得金牌的人数足够多,也就是说把这剩余的m道题分给n个人,让每个人都尽量是金牌。那么答案就是用m除以3,如果整除的话,则结果就是这个答案,如果不能整除的话,结果就是这个答案+1,说明还有一个人不是金牌。

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#define inf 0x3f3f3f
using namespace std;
int s[5];
int cmp(int a,int b)
{
    return a<b;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        int n,count=0;
        scanf("%d",&n);
        for(int i=0;i<5;i++)
        {
            scanf("%d",&s[i]);
            count+=s[i];
        }
        n=n*2;
        if(n>=count)printf("0\n");
        else
        {
            int a=count-n;
            if(a%3==0)
                printf("%d\n",a/3);
            else printf("%d\n",a/3+1);
        }
    }
    return 0;
}


内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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