搬寝室 HDU - 1421

本文介绍了一个解决搬寝疲劳度最小化问题的算法,通过动态规划来确定最佳的物品配对方案,以实现最低的疲劳度。该算法首先对物品重量进行排序,然后利用动态规划求解最小疲劳度。

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搬寝室是很累的,xhd深有体会.时间追述2006年7月9号,那天xhd迫于无奈要从27号楼搬到3号楼,因为10号要封楼了.看着寝室里的n件物品,xhd开始发呆,因为n是一个小于2000的整数,实在是太多了,于是xhd决定随便搬2*k件过去就行了.但还是会很累,因为2*k也不小是一个不大于n的整数.幸运的是xhd根据多年的搬东西的经验发现每搬一次的疲劳度是和左右手的物品的重量差的平方成正比(这里补充一句,xhd每次搬两件东西,左手一件右手一件).例如xhd左手拿重量为3的物品,右手拿重量为6的物品,则他搬完这次的疲劳度为(6-3)^2 = 9.现在可怜的xhd希望知道搬完这2*k件物品后的最佳状态是怎样的(也就是最低的疲劳度),请告诉他吧.

Input

每组输入数据有两行,第一行有两个数n,k(2<=2*k<=n<2000).第二行有n个整数分别表示n件物品的重量(重量是一个小于2^15的正整数).

Output

对应每组输入数据,输出数据只有一个表示他的最少的疲劳度,每个一行.

Sample Input

2 1
1 3

Sample Output

4

思路:
 先对n中物品的重量排序
   令dp[i][j]表示前i个物品中选j对的最小疲劳度。
   则dp[i][j]可能含有第i个物品(这种情况下,第i种物品一定是和第i-1个物品配对),
   状态转移方程为:
   dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i-2][j-1]+b[i-1]);
代码:
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define inf 0x3f3f3f3f
int dp[2011][2011];
int a[2011],b[2011];
int main()
{
    int n,k;
    while(~scanf("%d%d",&n,&k))
    {
        for(int i=0; i<n; i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        sort(a,a+n);
        for(int i=1; i<n; i++)
            b[i-1]=(a[i]-a[i-1])*(a[i]-a[i-1]);//存疲劳度
        for(int i=0; i<n; i++)
            for(int j=0; j<n; j++)
                dp[i][j]=inf;//初始化表示从i个中取j组
        for(int j=0; j<n; j++)
            dp[j][0]=0;
        dp[1][1]=b[0];
        for(int i=2; i<n; i++)
            for(int j=1; 2*j<=i+1; j++)
                dp[i][j]=min(dp[i-1][j],dp[i-2][j-1]+b[i-1]);//dp【i-1】【j】表示前i-1个中取j组的最小值;
        //
        printf("%d\n",dp[n-1][k]);
    }
    return 0;
}

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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