51NOD 1475 建设国家

该博客介绍了如何利用贪心算法解决51NOD上的1475号问题——建设国家。问题背景是一个国家的交通规划,目标是在限制时间内使所有城市人口总数最大化。博客通过简化问题,按城市的人口数降序排列,依次尝试放置城市,并探讨了最优策略。最后,博主提供了问题的解题思路和贪心策略的实施细节。

1475 建设国家
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 20 难度:3级算法题

小C现在想建设一个国家。这个国家中有一个首都,然后有若干个中间站,还有若干个城市。

现在小C想把国家建造成这样的形状:选若干(可以是0个)的中间站把他们连成一条直线,然后把首都(首都也是一个中间站)连在这一条直线的左端。然后每个点可以连一个城市,特别的是最右端的点可以连接两个城市。
现在有n个城市的规划供小C选择。但是,他们那儿的交通条件比较差,他们那儿一天是2*H个小时,每个城市里面的人每天都会去首都拿一样东西,从他们所在的城市出发,到了首都之后拿了东西就走(拿东西的时间可以忽略不计),他们要在2*H个小时之内返回他们自己的家中(从家中出发到返回家中不超过2*H小时)。

每个城市有两个属性,一个是城市的直径,另外一个是能居住的人口数目。对于第i个城市而言,这两个属性分别是hi,pi。

城市的直径的意思是离这个城市出口最远的人想要出城先要在城里行走的最少的时间。

在首都,中间站,城市之间行走要花费1小时的时间。

小C想选择一些城市然后通过若干的中间站和首都连接起来,在每个人能在2*H小时返回的条件下所有城市居住的总人口数目要最多。
样例解释:最上面的蓝点表示首都,其它的蓝点表示中间站,剩下的红圈表示选择的城市。

这里写图片描述

Input

单组测试数据。
第一行包含两个整数n 和H (1 ≤ n ≤ 1000,1 ≤ H ≤ 1000000000),表示可供选择的城市数目和时间限制。
接下来n行,每行有两个整数hi, pi (1 ≤ hi ≤ H, 1 ≤ pi ≤ 1000),第i个城市的两个属性,即直径和能容纳人口数。

Output

输出最多能居住的人口数目。

Input示例

5 10
1 1
1 1
2 2
3 3
4 4

Output示例

11


都说是优先队列….看来我的解法比较非主流
首先简化一下问题 假设最下方的中间站只能连接一个城市
又因为
第1个中间站连接的城市直径必须<=H-1
第2个中间站连接的城市直径必须<=H-2
……
第H-1个中间站连接的城市直径必须<=1

对这个问题 我们用贪心求解 对所有城市 按p降序排列 (p相同 按h降序)
依次遍历每个城市 c[i]
c[i]只能放在 H-k >= c[i].h 的位置
将c[i]放在 H-k 尽可能小的位置 显然是最优策略

看回原问题 其实就等价于
用上述贪心策略求解
第1个中间站连接的城市直径必须<=H-1
第2个中间站连接的城市直径必须<=H-2
……
第H-k个中间站连接的城市直径必须<=H-k
得res1
穷举c[i] 0 < i < n-1
以c[i].h作为k
res=res1+c[i].p

#include<iostream>
#include<stdlib.h>
#include<stdio.h>
#include<string>
#include<vector>
#include<deque>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<set>
#include<map>
#include<stack>
#include<time.h>
#include<math.h>
#include<list>
#include<cstring>
#include<fstream>
#include<bitset>
//#include<memory.h>
using namespace std;
#define ll long long
#define ull unsigned long long
#define pii pair<int,int>
#define INF 1000000007
#define pll pair<ll,ll>
#define pid pair<int,double>

set<int>used;//标记pos是否被用了

struct City{
    int h,p;
}c[1005];

bool comp(const City&a,const City&b){
    if(a.p==b.p)
        return a.h>b.h;
    return a.p>b.p;
}

int slove(int n,int H){
    sort(c,c+n,comp);
    int res=0;
    --H;
    for(int i=0;i<n;++i){//枚举最后一个中间站连接的城市
        if(c[i].h>H)//没有中间站能连接c[i]
            continue;
        used.clear();
        int size=0;
        int sum=c[i].p;
        for(int j=0;j<n;++j){//贪心求H-1 --- c[i].h位置的城市
            if(i==j||c[j].h<c[i].h)
                continue;
            if(H-c[i].h+1==size)//全部中间站都填满了
                break;
            int pos=c[j].h;//连接的位置
            while(pos<=H&&used.find(pos)!=used.cend())
                ++pos;
            if(pos<=H){//连接上
                ++size;
                used.insert(pos);
                sum+=c[j].p;
            }
        }
        res=max(res,sum);
    }
    return res;
}

int main()
{
    //freopen("/home/lu/文档/r.txt","r",stdin);
    //freopen("/home/lu/文档/w.txt","w",stdout);
    int n,H;
    scanf("%d%d",&n,&H);
    for(int i=0;i<n;++i)
        scanf("%d%d",&c[i].h,&c[i].p);
    cout<<slove(n,H)<<endl;
    return 0;
}
题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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