hdu5935 Car 贪心 卡精度

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Car

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 393    Accepted Submission(s): 143


Problem Description
Ruins is driving a car to participating in a programming contest. As on a very tight schedule, he will drive the car without any slow down, so the speed of the car is non-decrease real number.

Of course, his speeding caught the attention of the traffic police. Police record N positions of Ruins without time mark, the only thing they know is every position is recorded at an integer time point and Ruins started at 0.

Now they want to know the minimum time that Ruins used to pass the last position.
 

Input
First line contains an integer T, which indicates the number of test cases.

Every test case begins with an integers N, which is the number of the recorded positions.

The second line contains N numbers a1, a2, ⋯, aN, indicating the recorded positions.

Limits
1≤T≤100
1≤N≤105
0<ai≤109
ai<ai+1
 

Output
For every test case, you should output 'Case #x: y', where x indicates the case number and counts from 1 and y is the minimum time.
 

Sample Input
1 3 6 11 21
 

Sample Output
Case #1: 4
 


贪心策略,倒着看,从后往前,后面的速度尽可能的大,这样才能保证总的时间最短

那么就确定了最后一段的时间为1,这样最后一段的速度就最大化了,把这个速度往前面传,用前一段距离除以后一段速度,得到时间,如果得到的时间不是整数,要向上取整(因为要保证前面的速度比后面的速度小),然后再用这个时间算当前段的实际速度,继续把新的速度往前面传……

本来想用double表示速度,ceil向上取整,结果WA,可能是精度损失,换成分数就过了,真坑



#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace std;

typedef long long ll;

int T, n, kase, ans, t;
int a[100005];

int main()
{
	cin >> T;
	kase = 0;
	while (T--) {
		scanf("%d", &n);
		for (int i = 1; i <= n; i++) {
			scanf("%d", &a[i]);
		}
		a[0] = 0;
		ll fenzi, fenmu;
		ans = 0;
		for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
			if (i == n - 1) {
				t = 1;
				fenzi = a[i + 1] - a[i];
				fenmu = 1;
				ans += t;
			}
			else {
				int dis = a[i + 1] - a[i];
				fenmu *= dis;
				swap(fenmu, fenzi);
				if (fenzi % fenmu) {
					t = fenzi / fenmu + 1;
				}
				else {
					t = fenzi / fenmu;
				}
				ans += t;
				fenzi = a[i + 1] - a[i];
				fenmu = t;
			}
		}
		printf("Case #%d: %d\n", ++kase, ans);
	}
	return 0;
}




DEA-Malmquist指数模型实战:从理论到应用的全流程解析 本文全面解析了DEA-Malmquist指数模型从理论到应用的全流程。文章详细阐述了该模型如何动态衡量效率随时间的变化,并将其分解为技术效率变化与技术进步,从而精准定位效率变动的根源。通过实战步骤演示了数据准备、软件操作(如DEAP 2.1)及结果解读,并结合水资源环境效率等案例,展示了其在包含非期望产出时的应用价值,为研究者进行动态效率分析提供了清晰指南。 阅读详情

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