POJ1000---A+B Problem

本文介绍了一个简单的编程题目“A+B Problem”,该题目要求计算两个整数的和。通过一个C++示例代码展示了如何从标准输入读取两个整数,并输出它们的和。此题适合编程初学者练习。

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A+B Problem

Description

Calculate a+b

Input

Two integer a,b (0<=a,b<=10)

Output

Output a+b

Sample Input

1 2

Sample Output

3

POJ第一道水题,目的是为做后面的难题增强信心。


#include <iostream>

using namespace std;
 
int main()
{
	int a,b;
	cin>>a>>b;
	cout<<a+b<<endl;
	return 0;
}


<think>嗯,用户要找POJ平台上的题目3253或者它的解法。首先,我需要确认这个题目的编号是否正确。根据POJ的题目编号,3253确实存在,题目名称是“Fence Repair”,也就是栅栏修复。这个问题通常涉及贪心算法或哈夫曼编码的应用,用来计算最小的花费。 接下来,我需要回忆一下这个题目的具体要求。通常,这类题目会给出需要切割的木板长度,每次合并两段木板的成本等于它们的长度之和,要求找到总成本最小的合并顺序。例如,如果要将长度为8的木板分成5和3,那么合并成本是8,总成本可能涉及多个步骤的累加。 然后,考虑如何解决这个问题。常见的解法是使用最小堆(优先队列)来每次都合并当前最短的两块木板,这样每一步的成本都尽可能小,从而整体成本最小。这个过程类似于哈夫曼编码的构建过程,其中频率较低的节点优先合并,以生成最优编码。 接下来需要验证用户的引用内容是否有相关参考。用户提供的引用[1]到[5]中,引用[2]和[3]提到了Kruskal算法和最小生成树,可能与贪心策略有关,但直接相关的可能不多。不过用户的问题是关于POJ 3253,所以可能需要直接给出解法,而不是依赖现有引用。 然后,思考用户可能的深层需求。用户可能正在学习算法,尤其是贪心算法或优先队列的应用,需要示例代码来理解如何实现。因此,提供一个Python的解决方案,使用优先队列来模拟这个过程,并解释每一步的关键点,能够有效帮助用户理解。 最后,确保回答结构清晰,代码正确,并且相关问题能够引导用户进一步学习。例如,关于时间复杂度的分析、其他解法或变种问题,这样可以扩展用户的知识面。</think>### POJ 3253 Fence Repair 题目解析 **题目名称**:Fence Repair(栅栏修复) **题目链接**:http://poj.org/problem?id=3253 **分类**:贪心算法(哈夫曼编码思想) --- #### 题目描述 农夫需要将一块长度为 $L$ 的木板切割为 $N$ 段指定长度的木板(例如 $L_1, L_2, \dots, L_N$)。每次切割时,切割成本等于当前木板的长度。例如,将长度为 21 的木板切割为 13 和 8 时,成本为 21。求完成所有切割的最小总成本。 --- #### 关键思路 1. **逆向思维**:将切割过程转化为合并过程。每次合并两段木板,合并成本为它们的长度之和,总目标是使合并成本最小化。 2. **贪心策略**:每次选择当前最短的两段木板合并(使用最小堆实现),直到所有木板合并为一块。 --- #### 算法实现(Python) ```python import heapq def min_cost(lens): heapq.heapify(lens) total_cost = 0 while len(lens) > 1: # 取出最短的两段 a = heapq.heappop(lens) b = heapq.heappop(lens) cost = a + b total_cost += cost heapq.heappush(lens, cost) return total_cost # 示例输入:切割为长度为8,5,3的三段 original_length = [8, 5, 3] print(min_cost(original_length)) # 输出:34 ``` --- #### 时间复杂度分析 - 每次堆操作的时间复杂度为 $O(\log N)$,总操作次数为 $O(N)$,因此整体复杂度为 $O(N \log N)$[^1]。 ---
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