Codeforces #839B: Game of the Row 题解

这道题巨猥琐,场上很多人都被hack了

正解应该是一个我也不知道是怎么过的贪心

首先按照人数从大到小排序

如果有四个四个的,就优先放进大横排

如果有三个三个的,也优先放进大横排,你会发现四个和三个是相似的,因为都要占用一整个大横排,或是占用两个小横排

然后是两个两个的,优先放进小横排,如果不够,优先和已经坐过一个人的大横排拼座,否则占领一个大横排

最后是一个一个的,优先和有两个人的大横排拼座,然后是占领一个大横排,最后是占领一个小横排

别问我是怎么想的,这是通过尝试能过的贪心策略

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <cstdlib>
#include <utility>
#include <map>
#include <stack>
#include <set>
#include <vector>
#include <queue>
#include <deque>
#include <sstream>
#define x first
#define y second
#define mp make_pair
#define pb push_back
#define LL long long
#define Pair pair<int,int>
#define LOWBIT(x) x & (-x)
using namespace std;

const int MOD=1e9+7;
const int INF=0x7ffffff;
const int magic=348;

int n,k;
int a[1048];
int c1,c2,c3;

bool cmp(int x,int y)
{
    return x>y;
}

int main ()
{
	int i;
	scanf("%d%d",&n,&k);
	for (i=1;i<=k;i++) scanf("%d",&a[i]);
	sort(a+1,a+k+1,cmp);
	c1=n;c2=n*2;
	for (i=1;i<=k;i++)
	{
		while (a[i]>=4 && c1>0)
		{
			c1--;
			a[i]-=4;
		}
		while (a[i]>=3 && c1>0)
		{
			c1--;
			a[i]-=3;
		}
		while (a[i]>=2 && c2>0)
		{
			c2--;
			a[i]-=2;
		}
		while (a[i]>=2 && c1>0)
		{
			c1--;
			c3++;
			a[i]-=2;
		}
		while (a[i]>0 && c3>0)
		{
			c3--;
			a[i]--;
		}while (a[i]>0 && c1>0)
		{
			c1--;
			c2++;
			a[i]--;
		}
		while (a[i]>0 && c2>0)
		{
			c2--;
			a[i]--;
		}
		
		if (a[i]>0)
		{
			printf("NO\n");
			return 0;
		}
	}
	printf("YES\n");
	return 0;
}


数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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