Buy Sticks


Problem Description
Imyourgod need 3 kinds of sticks which have different sizes: 20cm, 28cm and 32cm. However the shop only sell 75-centimeter-long sticks. So he have to cut off the long stick. How many sticks he must buy at least.

Input
The first line of input contains a number t, which means there are t cases of the test data.
There will be several test cases in the problem, each in one line. Each test cases are described by 3 non-negtive-integers separated by one space representing the number of sticks of 20cm, 28cm and 32cm. All numbers are less than 10^6.

Output
The output contains one line for each line in the input case. This line contains the minimal number of 75-centimeter-long sticks he must buy. Format are shown as Sample Output.

Sample Input
  
2 3 1 1 4 2 2

Sample Output
  
Case 1: 2 Case 2: 3

Author
imyourgod (Special Thanks : crackerwang & Louty)

Source

题解:可以将28,32看成一种stick,即有三种分发:1)20+20+20,2)20+20+28,20+20+32,3)28+28,28+32,32+32.

先选择第二种分发,若n(20)>=2*n(28+132)选择第一种分法,否则选择第三种分法。

#include<iostream>
#include<stdio.h>
using namespace std;
int t;
int main(){
    scanf("%d",&t);
    for(int tt=1;tt<=t;tt++){
        int a,b,c,ans=0;
        scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
        b+=c;
        if(a>=b*2){
            ans+=b;
            a-=b*2;
            ans+=a/3+(a%3!=0);
        }
        else{
            ans+=a/2+a%2;
            b-=a/2+a%2;
            ans+=b/2+b%2;
        }
        printf("Case %d: %d\n",tt,ans);
    }
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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