[PAT-乙级]-1020 月饼

本文介绍了一种算法,用于计算在给定月饼库存量、总售价和市场需求量的情况下,如何通过销售部分库存来实现最大收益。通过单价排序和策略选择,算法能够确定最优销售组合。

1020 月饼 (25 分)

月饼是中国人在中秋佳节时吃的一种传统食品,不同地区有许多不同风味的月饼。现给定所有种类月饼的库存量、总售价、以及市场的最大需求量,请你计算可以获得的最大收益是多少。

注意:销售时允许取出一部分库存。样例给出的情形是这样的:假如我们有 3 种月饼,其库存量分别为 18、15、10 万吨,总售价分别为 75、72、45 亿元。如果市场的最大需求量只有 20 万吨,那么我们最大收益策略应该是卖出全部 15 万吨第 2 种月饼、以及 5 万吨第 3 种月饼,获得 72 + 45/2 = 94.5(亿元)。

输入格式:

每个输入包含一个测试用例。每个测试用例先给出一个不超过 1000 的正整数 N 表示月饼的种类数、以及不超过 500(以万吨为单位)的正整数 D 表示市场最大需求量。随后一行给出 N 个正数表示每种月饼的库存量(以万吨为单位);最后一行给出 N 个正数表示每种月饼的总售价(以亿元为单位)。数字间以空格分隔。

输出格式:

对每组测试用例,在一行中输出最大收益,以亿元为单位并精确到小数点后 2 位。

输入样例:

3 20
18 15 10
75 72 45

输出样例:

94.50
#include<cstdio>
#include<algorithm>
 using namespace std;
 struct mooncake {
    double store;//库存量
    double sell;//总售价
    double price;//单价
 }cake[1010];
 bool cmp(mooncake a, mooncake b){//按单价从高到低排序
    return a.price > b.price;
 }

 int main() {
    int n;
    double D;
    scanf("%d%lf", &n, &D);
    for(int i = 0; i < n; i++){
        scanf("%lf",&cake[i].store);
    }
    for(int i = 0; i < n; i++){
        scanf("%lf",&cake[i].sell);
        cake[i].price = cake[i].sell/cake[i].store;
    }
    sort(cake, cake + n, cmp);
    double ans = 0;//总收益
    for(int i = 0; i < n; i++){
        if(cake[i].store <= D){//如果需求量高于月饼库存量
            D -= cake[i].store;
            ans += cake[i].sell;
        } else {//如果低于
            ans += D*cake[i].price;
            break;
        }
    }
    printf("%.2f\n", ans);
    return 0;
 }

 

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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