NOIP2015 跳石头

本文总结了Lyd大佬对二分答案法在解决求最优解问题中的应用,如如何将跳石头问题转化为判定最短跳跃距离可行性,通过二分查找找到去除特定石头后的可行方案。关键在于理解二分模版并应用于实际问题中,如P2678跳石头竞赛题目的解法。

最近一直在刷二分答案的题,先来总结一下lyd大佬对于二分答案的解释

在这里插入图片描述

借助二分,我们把求最优解的问题,转化为给定一个值mid,判定是否存在一个可行的方案评分达到mid的问题。


对于跳石头这个题来说,我们可能枚举去掉哪几个石头来构成方案的问题很难,但是我们可以通过二分出来它最后跳跃的最短距离可能是多少来进行选择

从而本质上二分答案讲问题转化为判定问题

最终本题解题思路就是,看看在某一个最短距离的情况下,能不能去掉小于等于m块石头的方案

如果某个距离答案满足了去掉的小于等于m的方案个数,那么我就看看比它小的可以吗,就是求这个可行区间的最小值,就是求答案在右边区间的左端点,这也就说明了应该用哪个二分模版

// Problem: P2678 [NOIP2015 提高组] 跳石头
// Contest: Luogu
// URL: https://www.luogu.com.cn/problem/P2678
// Memory Limit: 125 MB
// Time Limit: 1000 ms
// Code by: ING__
// 
// Powered by CP Editor (https://cpeditor.org)

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <map>
#include <vector>
#include <set>
#include <queue>
#include <stack>
#include <sstream>
#define ll long long
#define re return
#define Endl "\n"
#define endl "\n"

using namespace std;

typedef pair<int, int> PII;

int dx[4] = {-1,0,1,0};
int dy[4] = {0,1,0,-1};

int x, m, n;

int d[50000 + 10];

int len[50000 + 10];

bool check(int le){
	int cnt = 0;
	
	int i = 0; 
	int now = 0; // 一开始是在起点的 
	
	while(i < n + 1){
		i++;
		if(d[i] - d[now] < le){
			cnt++;
		}
		else{
			now = i;
		}
	}
	
	return m >= cnt;
	
}

int main(){
	cin >> x >> n >> m;
	
	int l = 1;
	int r = x;
	
	for(int i = 1; i <= n; i++){
		cin >> d[i];
	}
	
	d[n + 1] = x; // 注意题目给的距离含义,这是中点的位置
	
	while(l < r){
		int mid = (l + r + 1) / 2;
		if(check(mid)){
			l = mid;
		}
		else{
			r = mid - 1;
		}
	}
	
	cout << r << Endl;
}
### NOIP 2015 提高组 石头 Python 解题思路 #### 动态规划求解最小踩石子数目 对于给定的独木桥长度以及青蛙跃距离范围,目标是最小化青蛙过河过程中踩到的石子数量。此问题可以通过动态规划来解决。 定义 `dp[i]` 表示到达第 `i` 块石子位置时所踩过的最少石子数[^3]。初始化数组 `dp` 的大小为石子总数加一,并设定初始值均为无穷大(表示不可达),除了起点外设为零因为起始处无任何代价。 遍历每一个可能作为新一步起点的位置 `i` 和每一块可至的新位置 `j` ,更新 `dp[j]` 。具体来说,在每次尝试从某一点跃向另一点的过程中,如果该次跃有效,则比较当前记录下的最优方案与此次新增路径哪个更优并据此调整: ```python import sys def min_stones(n, m, stones): INF = float('inf') # 初始化dp表 dp = [INF] * n dp[0] = 0 for i in range(m): # 对于每一颗石子 for j in range(i + 1, n): # 尝试跃到后面所有的石子上去 distance = abs(stones[j] - stones[i]) if L >= distance >= D and dp[i] != INF: dp[j] = min(dp[j], dp[i] + 1) return min([val for idx,val in enumerate(dp) if stones[idx]>=L]) if any(stones>=L for stones in stones[m:]) else "无法完成" n, l, d, m = map(int, input().split()) stones_position = list(map(int, input().strip().split())) print(min_stones(n, l, d, m)) ``` 上述代码实现了基于动态规划算法计算最短路径的思想,其中 `min_stones()` 函数接收四个参数分别为:总共有多少块石子、独木桥全长、允许的最大单步跨度、已知存在几块固定不动的大石子;而输入部分则提供了这些数据的具体数值形式供调用者传入实际测试案例使用。
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