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### 关于信息素养大赛智能算法挑战复赛初中组C++相关内容 #### 示例代码分析 以下是一个基于给定的 `printMultiple` 函数实现的扩展版本,该函数用于打印由指定基数 \(m\) 构成的所有长度为 \(n\) 的组合。此代码片段展示了如何通过嵌套循环和字符串操作来生成特定模式的结果。 ```cpp #include <iostream> #include <cmath> // pow function #include <string> // Function to generate and print all combinations of length 'n' with base 'm' void printMultiple(int n, int m) { for (int i = 0; i < std::pow(m, n); ++i) { std::string result; int num = i; for (int j = 0; j < n; ++j) { result = std::to_string(num % m) + result; num /= m; } std::cout << result << std::endl; } } int main() { int n, m; std::cin >> n >> m; printMultiple(n, m); return 0; } ``` 上述代码实现了从标准输入读取两个整数参数 \(n\) 和 \(m\), 并调用 `printMultiple` 方法输出所有可能的 \(n\) 长度、\(m\) 进制表示形式[^1]。 #### 解题思路详解 对于引用中的另一部分描述——即涉及摆件放置问题的情况,可以将其视为经典的 **动态规划** 或者 **贪心算法** 应用场景之一。以下是解题的核心逻辑: - 输入数据结构包括两部分内容:一是总共有多少个摆件 (\(n\)) 及架子的最大宽度 (\(W\));二是每个摆件的具体尺寸(\(Wi\) 和 \(Hi\))[^2]。 - 动态规划方法通常会定义状态转移方程 dp[i][w], 其中 \(dp[i][w]\) 表示前 \(i\) 个物品放入容量为 \(w\) 的空间时所能达到的最大高度。 - 转移关系可表述如下: \[ \text{dp}[i][w] = \max_{k=0}^{i}\left(dp[k][w-W_k]+H_i\right)\] 其中约束条件需满足当前剩余的空间能够容纳第 \(i\) 个物体,即 \( w >= W_i \)。 这种策略确保了最终求得的是最优的高度配置方案,在不超出架子宽度的前提下最大化展示效果。 #### 总结 综上所述,针对信息素养大赛智能算法挑战复赛初中组题目设计,主要考察参赛选手对基础编程概念的理解以及实际应用能力,特别是像枚举法、递归思维、动态规划等核心技巧的应用^。
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