EOJ Monthly 2018.4部分题解(陆续更新全题解)

本文提供了EOJMonthly2018.4部分题目的解题思路及代码实现,包括A题“ultmaster的小迷妹们”通过扩展欧几里得算法解决数学问题,B题“代码查重”利用STL实现数据结构应用,以及E题“小迷妹在哪儿”采用贪心算法加动态规划解决收益最大化问题。

EOJ Monthly 2018.4
本次ECNUOJ的月赛因为学院里要大合唱…..所以就没有打,我们班唱完下场拿起手机看了看题,感觉前五题都不是很难啊(雾)。

A. ultmaster 的小迷妹们

传送门

这题可以转化为 axby=n a x − b y = n 是否有解,这么来说问题就很简单了,就不就是和 ax+by=c a x + b y = c 是否有解一个道理的吗,扩展欧几里得啊,那么解法就很简单了,判断 n n 是否是gcd(x,y)的整数倍就好了。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<set>
#include<queue>
#include<limits.h>
#include<string.h>
#include<map>
#include<list>
using namespace std;
typedef long long ll;

#define inf int(0x3f3f3f3f)
#define mod int(1e9+7)
#define eps double(1e-6)
#define pi acos(-1.0)
#define lson  root << 1
#define rson  root << 1 | 1


int n;

int x,y;

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    cin>>n>>x>>y;
    if(n%__gcd(x,y)==0)
        cout<<"Yes"<<endl;
    else
        cout<<"No"<<endl;
}


B. 代码查重

传送门

这题啊,STL简单应用.

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<set>
#include<queue>
#include<limits.h>
#include<string.h>
#include<map>
#include<list>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

#define inf int(0x3f3f3f3f)
#define mod int(1e9+7)
#define eps double(1e-6)
#define pi acos(-1.0)
#define lson  root << 1
#define rson  root << 1 | 1


int n,m,k;

int a[100005];
int b[100005];

unordered_map< int,set<int> > mps;

set<int> s;

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    cin>>n>>m>>k;
    for(int i=0;i<n;i++)
        cin>>a[i];
    for(int i=0;i<m;i++)
        cin>>b[i];
    for(int i=1;i<=k;i++)
    {
        int x,y;
        cin>>x>>y;
        mps[x].insert(y);
    }
    if(n!=m)
    {
        cout<<"No"<<endl;
        return 0;
    }
    else
    {
        int flag=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(a[i]==b[i]||mps[a[i]].find(b[i])!=mps[a[i]].end()||mps[b[i]].find(a[i])!=mps[b[i]].end())
                continue;
            else
            {
                flag=1;
                break;
            }
        }
        if(flag)
            cout<<"No"<<endl;
        else
            cout<<"Yes"<<endl;
    }
}


暂时先写这两道水题,剩下几题会陆续补上,博主滚去写论文了,下周有三篇论文要交 (╯‵□′)╯︵┻━┻

E. 小迷妹在哪儿
传送门

这题有点简单啊,贪心的按照单位时间可得最大利益排个序然后背包一下就好了,怎么过的人这么少……

#include<cstdio>
#include<iomanip>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<set>
#include<queue>
#include<limits.h>
#include<string.h>
#include<map>
#include<list>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

#define inf int(0x3f3f3f3f)
#define mod int(1e9+7)
#define eps double(1e-6)
#define pi acos(-1.0)
#define lson  root << 1
#define rson  root << 1 | 1

int n,T;

struct edge
{
    double a,t;
}mi[100005];

bool cmp(edge x,edge y)
{
    return x.a/x.t>y.a/y.t;
}

int dp[100005];

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    cout.tie(0);
    cin>>n>>T;
    for(int i=0;i<n;i++)
        cin>>mi[i].a>>mi[i].t;
    sort(mi,mi+n,cmp);
    int Max=0;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        for(int j=T;j>=mi[i].t;j--)
        {
            dp[j]=max(dp[j],dp[j-(int)mi[i].t]+(T-j)*(int)mi[i].a);
            Max=max(Max,dp[j]);
        }
    }
    cout<<Max<<endl;
}
### 关于 EOJ 3681 的中位数问题解析 #### 题目概述 题目描述了一张由 \( n \) 个点和 \( m \) 条边组成的有向无环图 (DAG),其中每个节点具有一个点权 \( A_i \)[^2]。目标是找到从起点 \( 1 \) 到终点 \( n \) 所有可能路径中的最大中位数值。 --- #### 解题思路分析 为了求解此问题,需考虑以下几个方面: 1. **定义中位数** 对于一条路径上的点权序列,假设其长度为奇数,则中位数为按升序排列后的中间值;若长度为偶数,则通常取两个中间值的平均值作为中位数。 2. **二分查找法的应用** 要最大化路径的中位数,可以通过二分查找来逼近最优解。设定初始范围为所有点权的最大值和最小值之间,并逐步缩小范围直到满足精度条件(即绝对或相对误差小于 \( 10^{-4} \))[^3]。 3. **验证候选中位数的有效性** 给定当前猜测的中位数 \( mid \),通过调整权重重新构建图模型:将大于等于 \( mid \) 的点赋正权值,其余点赋负权值。随后利用动态规划或其他算法判断是否存在总权重非负的可行路径。 4. **实现细节** - 使用拓扑排序处理 DAG 图结构。 - 动态维护前缀和数组以便快速计算子路径权重之和。 以下是基于上述逻辑的具体代码实现: ```python from collections import deque, defaultdict def can_find_non_negative_path(graph, weights, threshold): """检查是否存在一条路径使得经过调整后的权重和 >= 0""" dp = [-float('inf')] * len(weights) order = topological_sort(graph) for node in order: if weights[node] >= threshold: current_weight = 1 else: current_weight = -1 dp[node] = max(dp[node], current_weight) for neighbor in graph.get(node, []): dp[neighbor] = max(dp[neighbor], dp[node]) return dp[-1] >= 0 def topological_sort(graph): """对给定的 DAG 进行拓扑排序""" indegree = {node: 0 for node in range(len(graph))} queue = deque() for u in graph: for v in graph[u]: indegree[v] += 1 for node in indegree: if indegree[node] == 0: queue.append(node) result = [] while queue: curr = queue.popleft() result.append(curr) for next_node in graph[curr]: indegree[next_node] -= 1 if indegree[next_node] == 0: queue.append(next_node) return result def find_max_median(n, edges, values): """主函数用于寻找最大中位数""" INF = float('inf') low, high = min(values), max(values) precision = 1e-5 graph = defaultdict(list) # 构建邻接表表示的图 for a, b in edges: graph[a].append(b) best_mid = -INF while abs(high - low) > precision: mid = (low + high) / 2 if can_find_non_negative_path(graph, values, mid): best_mid = max(best_mid, mid) low = mid else: high = mid return round((best_mid + low) / 2, 5) # 输入样例测试部分省略... ``` --- #### 复杂度分析 - 时间复杂度主要取决于二分次数以及每次验证操作的时间开销。假设有 \( k \) 层次迭代完成二分过程,则整体时间复杂度大约为 \( O(k \cdot E) \),其中 \( E \) 表示边的数量。 - 空间复杂度则受存储图数据结构的影响,约为 \( O(V+E) \),\( V \) 和 \( E \) 分别代表顶点数目与边数量。 ---
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