1033 To Fill or Not to Fill

本文介绍了一种算法,用于确定在一组加油站点中,给定初始油量和平均油耗,如何以最低成本到达终点或最远可达站点。程序通过遍历站点,比较价格和剩余油量,决定加油策略。

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是否有能到达的站点

  • 无,输出当前距离(最后一个到达站点距离+满油箱状态下行走距离)
    • 有价格更低的站点
      如果油量不足以到达新站点,加刚好到达该站点的油量(只加可到达范围内最便宜的油)
    • 有价格更高的站点
      在当前油量基础上,加满油箱
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 510;
const int INF = 1000000000;
struct station{
	double price, dis;
	bool operator < (station &s1){//加油站点按照距离升序排序 
		return dis < s1.dis;
	}
}s[maxn];
int main(){
	int n;
	double c, d, dAvg;
	cin >> c >> d >> dAvg >> n;
	for(int i = 0; i < n; i++){
		cin >> s[i].price >> s[i].dis;
	}
	s[n].price = 0;//记得加上终点,价格设为0即可 
	s[n].dis = d;
	sort(s, s + n);//对所给站点按照距离从近到远排序 
	if(s[0].dis != 0){//初始状态无油,若没有距离为0的站点则不能出发 
		cout << "The maximum travel distance = 0.00";
	}
	else{
		int cur = 0, k;//cur当前站点    
		double minP, full = c * dAvg, ans = 0, have = 0, need; //full满油箱状态下可走的距离,ans开销,have当前油量   
		while(cur < n){//到达终点或不能继续时结束 
			k = -1;//最低价格的站点编号 
			minP = INF;//最低价格 
			for(int i = cur + 1; i <= n && (s[i].dis - s[cur].dis) <= full; i++){//找到能到达的站点,并记录其中价格最低的,当价格低于起始站中断 
				if(s[i].price < minP){
					minP = s[i].price;
					k = i;
					if(minP < s[cur].price) break;
				}
			} 
			if(k == -1) break;//当前站点加满油也到达不了任何站点 
			need = (s[k].dis - s[cur].dis) / dAvg;//到达该优惠站点需要的汽油量 
			if(s[k].price < s[cur].price){//出现价格比当前站点更便宜 
				if(have < need){//当前油量不足以到达k站点 
					ans += (need - have) * s[cur].price;
					have = 0;
				}
				else have -= need;//当前油量可以到达k站点 
			}
			else{//能到达但是价格高于当前站点 
				ans += s[cur].price * (c - have);//加满,注意可能当前还有一定油量 
				have = c - need;
			}
			cur = k;//更新当前站点 
		}
		if(cur != n) printf("The maximum travel distance = %.2f", s[cur].dis + full);
		else printf("%.2f", ans);
	}
	return 0;
} 
### NetCDF 文件中数据类型无效或 _FillValue 类型不匹配解决方案 当处理 NetCDF 文件时,如果遇到数据类型无效或 `_FillValue` 类型不匹配的问题,通常是因为定义的数据类型与实际存储的数据类型不符。为了确保一致性并解决问题,可以采取以下措施: #### 验证和调整数据类型 在创建或修改 NetCDF 文件时,务必确认变量声明的数据类型与其对应的 `_FillValue` 的数据类型一致。例如,在 Java 中使用 `netCDF` 库时,可以通过如下方式设置合适的约束条件来验证特征类型的合法性[^1]。 ```java // 创建一个新的特征类型约束对象用于检查有效性 FeatureTypeConstraint constraint = styleFactory.createFeatureTypeConstraint("Feature", Filter.INCLUDE, null); ``` 对于具体的数据类型校验,则应通过编程接口获取当前使用的填充值及其所属类型,并将其转换为目标类型后再赋给相应属性。下面是一个 Python 示例代码片段展示如何操作 netCDF4 模块中的文件以修正此类错误: ```python import numpy as np from netCDF4 import Dataset def fix_fillvalue_type(ncfile_path): with Dataset(ncfile_path, 'r+') as ds: for var_name in ds.variables.keys(): variable = ds[var_name] # 获取原始 FillValue 和 dtype 属性 fill_value = getattr(variable, '_FillValue', None) if isinstance(fill_value, (np.floating)): new_dtype = float elif isinstance(fill_value, (int, np.integer)): new_dtype = int else: continue # 如果现有 dtype 不同于推断的新 dtype 则更新它 current_dtype = variable.dtype.type if not issubclass(current_dtype, new_dtype): print(f'Changing {var_name} from type {current_dtype.__name__} to {new_dtype.__name__}') # 更新变量的 dtype 并重新设定 FillValue delattr(variable, "_FillValue") # 删除旧的 FillValue 属性 variable.setncattr("_FillValue", np.array([fill_value], dtype=new_dtype)[0]) ``` 此函数遍历指定路径下的 NetCDF 文件内的所有变量,针对每个变量判断其 `_FillValue` 是否存在以及是否需要更改关联的数据类型;一旦发现差异即执行必要的更正动作。
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