hdu多校训练赛第8场 1011

本文探讨了一道关于最大化奶茶消费的算法问题,通过模拟算法,计算在限制条件下,一群人如何从不同班级的奶茶中消费最多的奶茶。核心思路是将总奶茶数与人数进行对比,确定最大消费量。

这道题的题意类似于,每个班都会产出n杯奶茶,每个班有m个人,每个人不能喝自己班里的奶茶且每一次可以喝一杯,问最多所有人能喝掉多少奶茶。
我们只需要把所有的奶茶数加起来,模拟人数和奶茶总数-b[i],如果前者小于后者,则用ans把人数加起来,如果后者小于前者,则用ans把所有奶茶数加起来。
标程如下:

#include<iostream>
using namespace std;
#define ll long long

ll a[1000005];
ll b[1000005];
ll sum,ans;

int main(){
    int n;
    while(cin>>n){
        while(n--){
            int m;
            cin>>m;
            sum=0,ans=0;
            for(int i=0;i<m;i++)scanf("%lld %lld",&a[i],&b[i]),sum+=b[i];
            for(int i=0;i<m;i++)
                if(a[i]<=(sum-b[i])) ans+=a[i];
                else ans+=sum-b[i];
            printf("%lld\n",min(ans,sum));
        }
    }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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