【C++】洛谷P2678 [NOIP2015 提高组] 跳石头

本文介绍NOIP2015提高组竞赛题“跳石头”的解题思路与实现代码。该题涉及在限定条件下移除部分障碍以最大化最小跳跃距离的问题。通过二分查找和滑动窗口策略求解最优方案。

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[NOIP2015 提高组] 跳石头

题目背景

一年一度的“跳石头”比赛又要开始了!

题目描述

这项比赛将在一条笔直的河道中进行,河道中分布着一些巨大岩石。组委会已经选择好了两块岩石作为比赛起点和终点。在起点和终点之间,有 NNN 块岩石(不含起点和终点的岩石)。在比赛过程中,选手们将从起点出发,每一步跳向相邻的岩石,直至到达终点。

为了提高比赛难度,组委会计划移走一些岩石,使得选手们在比赛过程中的最短跳跃距离尽可能长。由于预算限制,组委会至多从起点和终点之间移走 MMM 块岩石(不能移走起点和终点的岩石)。

输入格式

第一行包含三个整数 L,N,ML,N,ML,N,M,分别表示起点到终点的距离,起点和终点之间的岩石数,以及组委会至多移走的岩石数。保证 L≥1L \geq 1L1N≥M≥0N \geq M \geq 0NM0

接下来 NNN 行,每行一个整数,第 iii 行的整数 Di(0<Di<L)D_i( 0 < D_i < L)Di(0<Di<L), 表示第 iii 块岩石与起点的距离。这些岩石按与起点距离从小到大的顺序给出,且不会有两个岩石出现在同一个位置。

输出格式

一个整数,即最短跳跃距离的最大值。

样例 #1

样例输入 #1

25 5 2 
2
11
14
17 
21

样例输出 #1

4

提示

输入输出样例 1 说明

将与起点距离为 222141414 的两个岩石移走后,最短的跳跃距离为 444(从与起点距离 171717 的岩石跳到距离 212121 的岩石,或者从距离 212121 的岩石跳到终点)。

数据规模与约定

对于 20%20\%20%的数据,0≤M≤N≤100 \le M \le N \le 100MN10
对于 50%50\%50% 的数据,0≤M≤N≤1000 \le M \le N \le 1000MN100
对于 100%100\%100%的数据,0≤M≤N≤50000,1≤L≤1090 \le M \le N \le 50000,1 \le L \le 10^90MN50000,1L109

思路: 在[1, L]区间内二分答案,每次二分后判断当前答案需要搬走几块石头,搬走的石头数量大于M则调整二分上界,小于M则调整下界

代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int a[50005];
int main(){
    int l, n, m, ans;
    cin >> l >> n >> m;
    for(int i = 1; i <= n; i++){
        cin >> a[i];
    }
    a[n + 1] = l;
    int st = a[0], ed = a[n + 1];
    while(st <= ed){
        int mid = (st + ed) / 2, i = 0, j = 1, stone = 0;
        while(j <= n + 1){
            while(a[j] - a[i] < mid){
                if(j == n + 1){
                    stone++;
                    break;
                }
                stone++;
                j++;
            }
            i = j++;
        }
        if(stone > m) ed = mid - 1;
        else st = mid + 1, ans = mid;
    }
    cout << ans;
    return 0;
}
### NOIP 2015 提高 石头 Python 解题思路 #### 动态规划求解最小踩石子数目 对于给定的独木桥长度以及青蛙跃距离范围,目标是最小化青蛙过河过程中踩到的石子数量。此问题可以通过动态规划来解决。 定义 `dp[i]` 表示到达第 `i` 块石子位置时所踩过的最少石子数[^3]。初始化数 `dp` 的大小为石子总数加一,并设定初始值均为无穷大(表示不可达),除了起点外设为零因为起始处无任何代价。 遍历每一个可能作为新一步起点的位置 `i` 和每一块可至的新位置 `j` ,更新 `dp[j]` 。具体来说,在每次尝试从某一点跃向另一点的过程中,如果该次跃有效,则比较当前记录下的最优方案与此次新增路径哪个更优并据此调整: ```python import sys def min_stones(n, m, stones): INF = float('inf') # 初始化dp表 dp = [INF] * n dp[0] = 0 for i in range(m): # 对于每一颗石子 for j in range(i + 1, n): # 尝试跃到后面所有的石子上去 distance = abs(stones[j] - stones[i]) if L >= distance >= D and dp[i] != INF: dp[j] = min(dp[j], dp[i] + 1) return min([val for idx,val in enumerate(dp) if stones[idx]>=L]) if any(stones>=L for stones in stones[m:]) else "无法完成" n, l, d, m = map(int, input().split()) stones_position = list(map(int, input().strip().split())) print(min_stones(n, l, d, m)) ``` 上述代码实现了基于动态规划算法计算最短路径的思想,其中 `min_stones()` 函数接收四个参数分别为:总共有多少块石子、独木桥全长、允许的最大单步跨度、已知存在几块固定不动的大石子;而输入部分则提供了这些数据的具体数值形式供调用者传入实际测试案例使用。
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