10.1训练赛--2014上海区域赛--- World Cup**

本文探讨了一种特定的比赛分数分配策略,旨在找出可能的最大落榜分数和可能的最小晋级分数。通过对不同队伍之间的胜负和平局情况的模拟,采用贪心算法进行优化计算。

题意思:

题目大意:一场比赛,赢的得A分,输的得C分,平手都得B分。有n支队伍,分别比赛一次,选前m个队伍晋级(分数相同的随机排名)。问:可能的最大落榜分数,可能的最小晋级分数。

思路:首先若A<C,交换A和C。

考虑第一个问题,贪心地让分数都尽量集中到前m+1个队伍身上,那么就要后n-m-1个队伍都给m+1个队伍最多的分数,即max{A, B}。

那么前m+1个队伍的竞技中,希望分数尽量地平均,则要赢一场便输一场,或者全部平手,则有floor(m/2)场得分为max{A + C, B + B}。

若m为奇数,那么最后一场要有一半的队伍获胜,或全部平手,此时最低分数为max{B, C}。

同样,考虑第二个问题,贪心得让后n-m+1的队伍分数都尽量少,那么久要前m-1个队伍给后n-m+1个队伍最少的分数,即min{B, C}。

那么后n-m+1个队伍的竞技中,也是希望分数尽量地平均,则要赢一场便输一场,或者全部平手,则有floor((n-m)/2)场得分为min{A + C, B + B}。

若n-m为奇数,那么最后一场要有一半的队伍获胜,或全部平手,此时最高分数为min{A, B}。

然后就做完了,证明我不会。

CODE

#include<set>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define maxn 1100000
using namespace std;

int main()
{
    int T,N,M,A,B,C;
    int cas = 1;
    for(scanf("%d",&T);T;T--) 
    {
        scanf("%d%d",&N,&M);
        scanf("%d%d%d",&A,&B,&C);
        if(A<C) swap(A,C);
        long long ans1=0,ans2=0;
        ans1 += (N-M-1) * max(A,B);
        ans1 += M/2 * max(A+C,B+B);
        if(M & 1)
            ans1 += max(C,B);
        ans2 += (M-1) * min(B,C);
        ans2 += (N-M)/2 * min(A+C,B+B);
        if(N - M & 1)
            ans2 += min(A,B);
        printf("Case #%d: %lld %lld\n",cas++,ans1,ans2);
    }
    return 0;
}

PS:听说今年国赛和去年2014出题人相同
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校学生、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;; 使用场景及目标: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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