iko和她的糖

链接: https://www.nowcoder.com/acm/contest/121/C
来源:牛客网

题目描述

    iko超级超级喜欢吃糖,有一天iko想出去玩,她计划从1点走到N点(按1,2,3,...,n的顺序走),每个点都有一个补给站,第i点的补给站有a[i]颗糖,从i点走到i+1点会消耗掉b[i]颗糖,iko在出游的途中可以选择三个补给站,iko想知道她走完全程到达N点时口袋里最多还能剩下几颗糖(初始时iko的口袋里一颗糖都没有)。

输入描述:

第一行输入N(3<=N<=1000)
第二行输入N个数代表a[1].......a[N]  (0<=a[i]<=1000 )
第三行输入N-1个数代表b[1]......b[N-1]  ( 0<=b[i]<=1000 )

输出描述:

输出一个数字表示iko到达n点时口袋里最多剩下的糖,
若不能到达N点输出-1。
示例1

输入

3
1 3 4
3 4

输出

-1
示例2

输入

5
3 4 5 2 4
3 2 2 2

输出

3


题解:贪心,优先队列,每次把a[i]放入优先队列,如果目前的糖果多余b[i],那么就直接走,如果不够,那么就将之前优先队列中的糖果top加到目前的糖果中,直到糖果多于b[i],这样就相当于之前在那个点补充了糖果,最后到达终点N后,再判断是不是补充了3次,如果没补充3次,因为求最大值,那么就将优先队列中的最大的几个值加上

#include<bits/stdc++.h>
#include<queue>
using namespace std;

int a[1010];
int b[1010];
int n;
bool flag;
int Time = 0;
int cur = 0;

int main()
{
	cin >> n;
	for(int i = 1; i <= n; i++)
		cin >> a[i];
	for(int i = 1; i <= n-1; i++)
		cin >> b[i];
	priority_queue< int >q;
	
	for(int i = 1; i <= n-1; i++){
		q.push(a[i]);
		
		if (cur < b[i]){
			if (Time == 3){		//已经添加了三次糖果,不能再添加 
				flag = 1;
				break;
			}
			else if (Time < 3){		//没有添加三次,那么就增加糖果 
			
				while(!q.empty() && Time < 3 && cur < b[i]){
					cur += q.top();	
					q.pop();		
					Time++;
				}
			
				if (cur < b[i]){
					flag = 1;
					break;
				}
				
				/*
				Time++;
				cur += q.top();
				q.pop();
				if (cur < b[i]){
					flag = 1;
					break;
				}	*/
				cur -= b[i];		
			}
		}
		else{
			cur -= b[i];
		}
	}
	
	q.push(a[n]);
	if (flag == 0){
		if (Time < 3){
			while(!q.empty() && Time < 3){
				cur += q.top();
				q.pop();
				Time++;
			}
			 
		}
		cout << cur << endl;
	}
	else
		cout << -1 << endl;
		
	return 0;
}

参考资源链接:[MATLAB实现回波信号处理:产生、消除与距离估计](https://wenku.csdn.net/doc/3iko8c0k3o?utm_source=wenku_answer2doc_content) 在MATLAB中模拟并消除回波信号,首先需要理解回波信号的产生机制。回波信号的产生与声音在不同介质间传播反射有关,模拟回波信号通常涉及到回波的延迟衰减。在MATLAB中,可以使用内置函数产生原始信号,然后通过数学模型添加回波成分。这里是一个简化的处理流程: 1. 准备原始信号:首先需要一个原始信号,可以是录制的音频文件,通过MATLAB读取并转换为适合处理的格式,例如双精度浮数数组。 2. 生成回波信号:使用自相关函数计算原始信号的自相关,确定回波的延迟时间。在MATLAB中,可以使用`xcorr`函数来得到自相关序列。然后,根据自相关函数确定的延迟时间,将原始信号复制并进行相应的延迟衰减。 3. 应用快速傅里叶变换(FFT):为了在频域中分离原始信号回波信号,需要对混合信号进行FFT变换。使用MATLAB中的`fft`函数可以快速得到信号的频谱。 4. 设计数字滤波器:通过分析信号的频谱,设计一个滤波器来消除回波成分。可以使用MATLAB中的滤波器设计工具箱,比如`fdatool`,或者直接使用`filter``designfilt`函数来设计应用滤波器。 5. 滤波消除回波:将设计好的数字滤波器应用于混合信号,通过滤波操作去除回波,得到清晰的原始信号。 6. 逆快速傅里叶变换(iFFT):如果需要,可以通过逆FFT将处理后的信号转换回时域。 这个流程中,数字滤波器的设计是关键,它直接影响到回波消除的效果。数字滤波器可以是低通、高通、带通或带阻滤波器,具体设计取决于原始信号回波信号的特性。MATLAB提供了一系列的工具函数来帮助用户设计实现各种类型的滤波器。 通过上述步骤,可以在MATLAB中模拟回波信号的产生,并通过数字滤波器将其消除。整个过程不仅涉及到信号处理的知识,还包括了MATLAB编程技能的运用,适合有一定信号处理编程基础的用户进行深入学习实践。如果要获得更全面的知识技巧,建议阅读《MATLAB实现回波信号处理:产生、消除与距离估计》这份资料,它将帮助你理解理论基础并掌握MATLAB的实际应用。 参考资源链接:[MATLAB实现回波信号处理:产生、消除与距离估计](https://wenku.csdn.net/doc/3iko8c0k3o?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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