HDU - 2021 发工资咯

本文介绍了一个使用C语言实现的货币兑换算法,该算法通过计算不同面值的货币数量来找出最优的兑换方案。作者详细展示了如何遍历输入的金额,并逐级匹配预设的货币面值,最终统计出所需的最小货币数量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include"stdio.h"
int good(int a[],int n,int count)
{
	int i,j, k ,u;
	int b[6]={100,50,10,5,2,1,}; /*面值*/
	count=0;
	for(i=0;i<n;i++){
	for(j=0;j<6;j++){
		k=a[i]/b[j];
		count+=k;
		u=a[i]%b[j];
		if(u==0)break;
		a[i]=u;
		}
	}
	return count;
}
int main()
{
	int n;
	while(scanf("%d",&n) != EOF){
		if(n == 0)
		break;
		int i;
		int a[100];
		int count;
		int k;
		for(i=0;i<n;i++){
			scanf("%d",&a[i]);
		}
		k=good(a,n,count);
		printf("%d\n",k);
	}
	return 0;
}


作者:LOUTINI
来源:优快云
原文:https://blog.youkuaiyun.com/LOUTINI/article/details/78635821
版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 HttpServletRequestWrapper 是 Java Servlet API 中的一个工具类,位于 javax.servlet.http 包中,用于对 HttpServletRequest 对象进行封装,从而在 Web 应用中实现对 HTTP 请求的拦截、修改或增强等功能。通过继承该类并覆盖相关方法,开发者可以轻松地自定义请求处理逻辑,例如修改请求参数、添加请求头、记录日志等。 参数过滤:在请求到达处理器之前,可以对请求参数进行检查或修改,例如去除 URL 编码、过滤敏感信息或进行安全检查。 请求头操作:可以修改或添加请求头,比如设置自定义的 Content-Type 或添加认证信息。 请求属性扩展:在原始请求的基础上添加自定义属性,供后续处理使用。 日志记录:在处理请求前记录请求信息,如 URL、参数、请求头等,便于调试和监控。 跨域支持:通过添加 CORS 相关的响应头,允许来自不同源的请求。 HttpServletRequestWrapper 通过继承 HttpServletRequest 接口并重写其方法来实现功能。开发者可以在重写的方法中添加自定义逻辑,例如在获取参数时进行过滤,或在读取请求体时进行解密。当调用这些方法时,实际上是调用了包装器中的方法,从而实现了对原始请求的修改或增强。 以下是一个简单的示例,展示如何创建一个用于过滤请求参数的包装器: 在 doFilter 方法中,可以使用 CustomRequestWrapper 包装原始请求: 这样,每当调用 getParameterValues 方法时,都会先经过自定义的过滤逻辑。 HttpServletRequestWrapper 是 Java Web 开发中一个强大的工具,它提供了灵活的扩展性,允许开发者
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值