HDOJ-1789 Doing Homework again(贪心算法)

本文详细解析了HDOJ-1789题目的作业调度算法,通过贪心策略实现最小化被扣分数,介绍了如何根据扣除分数大小排序并优先完成分数大的作业,同时探讨了如何利用bool数组或stl map映射来标记每天的作业状态。

题目:HDOJ-1789

题目描述:Ignatius的老师布置了一些作业,每项作业都有deadline和未完成扣的分数,一天只能选择做完一项作业,求Ignatius  被扣的最少的分。

思路:根据贪心策略,先按扣的分从大到小排序,优先完成分数最大的,对每一项作业最好能在deadline当天完成(得以空出更  多的天数),若当天已被占用,则提前一天,以此类推。

ps.这里采用了一个bool数组来标记当天是否被占用(下标对应从第1天到最大deadline),其实用stl的map映射更好些。

以下AC代码

#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
using namespace std;
struct hw
{
	int dl;
	int rs;
};
bool cmp(hw a, hw b)
{
	if (a.rs != b.rs)
		return a.rs > b.rs;
	else
		return a.dl > a.dl;
}
int main()
{
	int T, N, i, sum, maxdl, j;
	hw a[1001];
	bool b[10000000];
	scanf("%d", &T);
	while (T--)
	{
		scanf("%d", &N);
		maxdl = 0;
		sum = 0;
		for (i = 0; i < N; i++)
		{
			scanf("%d", &a[i].dl);
			if (a[i].dl > maxdl)
				maxdl = a[i].dl;
		}
		for (i = 0; i < N; i++)
		{
			scanf("%d", &a[i].rs);
			sum += a[i].rs;        //先把扣的分全加上
		}
		sort(a, a + N, cmp);
		memset(b, 0, maxdl + 1);
		for (i = 0; i < N; i++)
		{
			for (j = a[i].dl; j >= 1; j--)   //从该deadline往回推
			{
				if (b[j] == 0)             //当第j天未被占用
				{
					b[j] = 1;
					sum -= a[i].rs;      //从扣的分里面减去
					break;
				}
			}
		}
		printf("%d\n", sum);
	}
	return 0;
}

 

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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