学习打卡第九天

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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 
} 
源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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