Powerful Discount Tickets(优先队列)

探讨如何使用优先队列算法优化购买N件商品的策略,最大化利用M张折扣券,以最少金额完成购物。通过计算每一步最优操作,找出总费用最低的解决方案。

Powerful Discount Tickets(优先队列)

时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB

题目描述

Takahashi is going to buy N items one by one.
The price of the i-th item he buys is Ai yen (the currency of Japan).
He has M discount tickets, and he can use any number of them when buying an item.
If Y tickets are used when buying an item priced X yen, he can get the item for X/2Y (rounded down to the nearest integer) yen.
What is the minimum amount of money required to buy all the items?

Constraints
·All values in input are integers.
·1≤N,M≤105
·1≤Ai≤109

输入

Input is given from Standard Input in the following format:

N M
A1 A2 ... AN

 

输出

Print the minimum amount of money required to buy all the items.

样例输入

【样例1】
3 3
2 13 8
【样例2】
4 4
1 9 3 5
【样例3】
1 100000
1000000000
【样例4】
10 1
1000000000 1000000000 1000000000 1000000000 1000000000 1000000000 1000000000 1000000000 1000000000 1000000000

样例输出 

【样例1】
9
【样例2】
6
【样例3】
0
【样例4】
9500000000

提示

样例1解释
We can buy all the items for 9 yen, as follows:
Buy the 1-st item for 2 yen without tickets.
Buy the 2-nd item for 3 yen with 2 tickets.
Buy the 3-rd item for 4 yen with 1 ticket.
样例3解释
We can buy the item priced 1000000000 yen for 0 yen with 100000 tickets.

思路:找到价值最大的商品,然后把优惠券给它用,直到用完为止,附上AC代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

typedef unsigned long long ll;

int main()
{
	ll n = 0; ll m = 0;
	priority_queue<ll> q;

	cin >> n >> m;
	vector<ll> price(n, 0);
	
	for(ll i = 0; i < n; ++i)
	{
		cin >> price[i];
		q.push(price[i]);
	}
	
	while(m--)
	{
		ll temp = q.top();
		temp /= 2;
		q.push(temp);
		q.pop();
	}
	
	ll res = 0;
	
	while(!q.empty())
	{
		res += q.top();
		q.pop();
	}
	
	cout << res << endl;
	
	return 0;
}

 

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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