学习打卡第九天

学习打卡第九天
还是贪心算法
有一个整数序列,它的每个数各不相同,我们不知道它的长度是多少(即整数个数),但我们知道在某些区间中间至少有多少个整数,用区间(Li,Ri,Ci)来描述,表示这个整数序列中至少有Ci个数来自区间[Li,Ri],给出若干个这样的区间,问这个整数序列的长度最少能为多少?

输入格式
第一行一个整数N,表示区间个数;

接下来N行,每行三个整数(Li,Ri,Ci),描述一个区间。

【数据规模】

N<=1000,0<=Li<=Ri<=1000,1<=Ci<=Ri-Li+1

输出格式
仅一个数,表示该整数序列的最小长度。
原题链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P1645

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

struct node{
	int from,to,s;//from表示这个区间的前段点所在位置,to表示这个区间的后断点的位置,s是区间元素的上限 
}a[20000];
bool cmp(node x,node y)
{
	return x.to<y.to;//按右端点开始排序 
}
int sum=0,n,v[20000];//sum表示所选元素总数,也就是答案,v数组记录这个位置放没放元素 
int main()
{
	cin>>n;//读入 
	for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i].from>>a[i].to>>a[i].s;//读入 
	sort(a+1,a+1+n,cmp);//简简单单排个序 
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		int ans=0;//临时记录这个区间现在有多少个元素了 
		for(int j=a[i].from;j<=a[i].to;j++)if(v[j])ans++;//先全部扫一遍这个区间有多少个元素了 
		if(ans>=a[i].s)continue;//如果已经满足这个区间的约束,那么就不用再加了,开始看下一个区间 
		for(int j=a[i].to;j>=a[i].from;j--)//从右往左扫 
		{
			if(!v[j])//如果这个地方没有放,就放在这里 
			{
				ans++;//总个数加一 
				sum++;//当前区间的元素个数加一 
				v[j]=1;//有元素了,改变状态 
				if(ans==a[i].s)break;//每次加的时候都判断的时候就判断一下达到上限没有 
			}
		}
	}
	cout<<sum;//输出答案 
} 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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