L2-003 月饼

L2-003 月饼 (25 分)

月饼是中国人在中秋佳节时吃的一种传统食品,不同地区有许多不同风味的月饼。现给定所有种类月饼的库存量、总售价、以及市场的最大需求量,请你计算可以获得的最大收益是多少。

注意:销售时允许取出一部分库存。样例给出的情形是这样的:假如我们有 3 种月饼,其库存量分别为 18、15、10 万吨,总售价分别为 75、72、45 亿元。如果市场的最大需求量只有 20 万吨,那么我们最大收益策略应该是卖出全部 15 万吨第 2 种月饼、以及 5 万吨第 3 种月饼,获得 72 + 45/2 = 94.5(亿元)。

输入格式:

每个输入包含一个测试用例。每个测试用例先给出一个不超过 1000 的正整数 N 表示月饼的种类数、以及不超过 500(以万吨为单位)的正整数 D 表示市场最大需求量。随后一行给出 N 个正数表示每种月饼的库存量(以万吨为单位);最后一行给出 N 个正数表示每种月饼的总售价(以亿元为单位)。数字间以空格分隔。

输出格式:

对每组测试用例,在一行中输出最大收益,以亿元为单位并精确到小数点后 2 位。

输入样例:

3 20
18 15 10
75 72 45

输出样例:

94.50

思路

把每件物品的总售价除以库存量就是每件物品的单价,按单价从大到小排序后从最大的开始选,注意要用double。

AC代码

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <set>
using namespace std;

struct Node {
    double a, b, c;
    bool operator < (const Node & t) const {
        return c > t.c;
    }
}node[1010];

int main() {
    // freopen("in.txt", "r",stdin);
    // freopen("out.txt", "w", stdout);
    int n, d;
    scanf("%d%d", &n, &d);
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%lf", &node[i].a);
    }
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%lf", &node[i].b);
        node[i].c = node[i].b / node[i].a;
    }
    sort(node + 1, node + n + 1);
    double ans = 0;
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        if(d >= node[i].a) {
            ans += node[i].b;
            d -= node[i].a;
        }
        else{
            ans += node[i].c * d;
            break;
        }
    }
    printf("%.2f\n", ans);
    return 0;
}
内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预期结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
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源码地址: https://pan.quark.cn/s/4b03c5611266 依据所提供的资料,可以判定这份资料是关于《电子技术基础模拟部分》第五版教科书第七章节的习题解析,由湖南人文科技学院通信与控制工程系的田汉平教师提供。 尽管具体内容未予展示,但能够围绕模拟电子技术的基础理论、第七章节所涉及的核心概念以及潜在的习题种类等方面来展开相关知识点的阐述。 ### 模拟电子技术概述模拟电子技术是电子工程学科中的一个关键领域,主要探讨模拟信号的产生、转换、传输和处理等议题。 模拟信号是指时间与幅度上均呈现连续变化的电信号。 模拟电路的设计与剖析是模拟电子技术的核心,它涵盖了放大器、振荡器、滤波器等电路的设计原理及其应用。 ### 第七章核心知识点猜测#### 1. 放大电路分析与设计- **基本放大电路**:共射极、共基极和共集电极放大电路的特性及其应用场景。 - **多级放大电路**:掌握如何将多个放大电路串联,以提升增益或优化频率响应。 - **差分放大电路**:用于抑制共模信号,放大差模信号,是精密仪器和测量设备中的关键构成部分。 #### 2. 反馈电路与稳定性- **反馈的基本概念**:正反馈与负反馈的区分,以及它们在电路中的应用场景。 - **深度负反馈**:解析深度负反馈状态下的放大器性能改进,包括增益稳定性和带宽的拓宽。 - **振荡电路**:理解LC振荡器、RC振荡器的工作机制及应用领域。 #### 3. 功率放大器- **A类、B类、AB类功率放大器**:熟练掌握不同类型功率放大器的特性、效率及其适用环境。 - **热效应与保护措施**:讨论在功率放大器设计过程中需要关注的散热问题及相应的防护措施。 #### 4. 集成运算放大器的应用- **理想运放模型**:熟...
### L2-003 月饼问题解析 L2-003 月饼问题是经典的贪心算法应用案例之一。该问题的核心在于如何通过合理的销售策略最大化收益。 #### 贪心算法的应用 为了实现最大化的收益目标,可以采用如下方法:先计算每种月饼的单位价格(即总售价除以库存量),然后按照单位价格从高到低排序。接着依次尝试出售这些月饼,直到市场的需求完全被满足为止[^1]。 以下是具体的代码实现: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct Mooncake { double stock; // 库存量 double total; // 总售价 double price; // 单价 }; bool cmp(const Mooncake& a, const Mooncake& b) { return a.price > b.price; // 按单价从高到低排序 } int main() { int N, D; cin >> N >> D; vector<Mooncake> mooncakes(N); for (int i = 0; i < N; i++) { cin >> mooncakes[i].stock; } for (int i = 0; i < N; i++) { cin >> mooncakes[i].total; mooncakes[i].price = mooncakes[i].total / mooncakes[i].stock; // 计算单价 } sort(mooncakes.begin(), mooncakes.end(), cmp); double maxProfit = 0.0; // 最大收益 for (const auto& cake : mooncakes) { if (D <= 0) break; // 市场需求量已满足 double sell = min(cake.stock, (double)D); // 当前月饼的销售数量 maxProfit += sell * cake.price; // 累加收益 D -= sell; // 更新剩余需求量 } printf("%.2f\n", maxProfit); // 输出最大收益,保留两位小数 return 0; } ``` 上述 C++ 实现展示了如何利用结构体存储数据并按需排序,最终完成收益的最大化计算过程[^1]。 对于 Python 用户而言,也可以采取类似的逻辑来解决问题: ```python _, demand = map(int, input().split()) mooncakes = sorted( zip(map(float, input().split()), map(float, input().split())), key=lambda x: x[1] / x[0], reverse=True ) income = 0 for storage, price in mooncakes: if demand >= storage: demand -= storage income += price else: income += demand * (price / storage) break print(f"{income:.2f}") ``` 此段 Python 代码同样遵循了贪心原则,并且简洁高效地实现了题目要求的功能[^4]。 #### 关键点分析 1. **输入处理** 输入部分需要分别读取库存量和对应总售价的数据,并据此计算出每种商品的单位价值以便后续操作[^2]。 2. **排序机制** 使用自定义比较器或者 `lambda` 表达式对所有商品依据其单位价值降序排列,从而优先考虑那些性价比更高的选项[^3]。 3. **动态调整需求变量** 在遍历过程中不断减少未满足的需求总量直至归零;同时累积所得利润作为最终结果的一部分。 --- ### 相关问题
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