(简单贪心)CodeForces 994B-Knights of a Polygonal Table

本文解析了CodeForces994B-KnightsofaPolygonalTable问题,介绍了如何通过自定义排序和优先队列来实现一个有效的贪心算法解决方案。该方案能够快速计算出每个杀手在限定条件下可以获得的最大金钱数。

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  • (简单贪心)CodeForces 994B-Knights of a Polygonal Table

 


题目大意是有n个杀手,每个杀手最多能杀k个Power值比他小的人,给出n个杀手各自的Power值和Money数,问每个杀手最多能获得多少Money

定义一个结构体,内含杀手的原始索引(排序会打乱输入顺序,先记录),Power及Money,自定义对杀手Power值进行升序排序,排序后每个杀手能可能杀的人只可能位于他前面,用优先队列对前面的杀手进行入队,在k和索引范围内弹队出金钱最多的人,杀手最大金钱数等于杀的人钱数加上自身钱数

一开始我全部用sort,会超时,所以改用了优先队列,但优先队列在弹出金钱数最多杀手时需要同时出队,但是这些杀手在后面仍有可能被杀,所以用一个Temp优先队列先存出队的杀手,过后再入队。

  • 代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<queue>
using namespace std;
#define MAX_SIZE 100005
struct Knight{
    int index;
    long long Power;
    long long Money;
    bool operator<(Knight b)const    //不加const系统报错
    {
        return this->Money<b.Money;
    }
};

Knight Member[MAX_SIZE];
long long Res[MAX_SIZE];   //储存杀手最大金钱
bool Mycmp_1(Knight a,Knight b)   //对能力值升序
{
    return a.Power<b.Power;
}

int main()
{
    int n,k;
    while(cin>>n>>k)
    {
        priority_queue<Knight> Kill_List;
        priority_queue<Knight>Temp_que;   //暂存出队杀手
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%lld",&Member[i].Power);
            Member[i].index=i;    //记录下原始索引
        }
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%lld",&Member[i].Money);
        sort(Member,Member+n,Mycmp_1);   //先对能力值升序
        Kill_List.push(Member[0]);   
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            Res[Member[i].index]=Member[i].Money;   //杀手自己有的钱数
            if(i==0)
                continue;
            for(int j=0;j<k&&j<=i-1;j++)
            {
                Temp_que.push(Kill_List.top());   //保存temp
                Res[Member[i].index]+=Kill_List.top().Money;  //杀比自己弱的人中钱多的
                Kill_List.pop();  //出队
            }
            while(!Temp_que.empty())
            {
                Kill_List.push(Temp_que.top());   将temp重新回到Kill_List
                Temp_que.pop();
            }
            Kill_List.push(Member[i]);   //已经完成的杀手入队
        }
       for(int i=0;i<n;i++)
            cout<<Res[i]<<" ";
        cout<<endl;
    }
}

 

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/67c535f75d4c 在机器人技术中,轨迹规划是实现机器人从一个位置平稳高效移动到另一个位置的核心环节。本资源提供了一套基于 MATLAB 的机器人轨迹规划程序,涵盖了关节空间和笛卡尔空间两种规划方式。MATLAB 是一种强大的数值计算与可视化工具,凭借其灵活易用的特点,常被用于机器人控制算法的开发与仿真。 关节空间轨迹规划主要关注机器人各关节角度的变化,生成从初始配置到目标配置的连续路径。其关键知识点包括: 关节变量:指机器人各关节的旋转角度或伸缩长度。 运动学逆解:通过数学方法从末端执行器的目标位置反推关节变量。 路径平滑:确保关节变量轨迹连续且无抖动,常用方法有 S 型曲线拟合、多项式插值等。 速度和加速度限制:考虑关节的实际物理限制,确保轨迹在允许的动态范围内。 碰撞避免:在规划过程中避免关节与其他物体发生碰撞。 笛卡尔空间轨迹规划直接处理机器人末端执行器在工作空间中的位置和姿态变化,涉及以下内容: 工作空间:机器人可到达的所有三维空间点的集合。 路径规划:在工作空间中找到一条从起点到终点的无碰撞路径。 障碍物表示:采用二维或三维网格、Voronoi 图、Octree 等数据结构表示工作空间中的障碍物。 轨迹生成:通过样条曲线、直线插值等方法生成平滑路径。 实时更新:在规划过程中实时检测并避开新出现的障碍物。 在 MATLAB 中实现上述规划方法,可以借助其内置函数和工具箱: 优化工具箱:用于解决运动学逆解和路径规划中的优化问题。 Simulink:可视化建模环境,适合构建和仿真复杂的控制系统。 ODE 求解器:如 ode45,用于求解机器人动力学方程和轨迹执行过程中的运动学问题。 在实际应用中,通常会结合关节空间和笛卡尔空间的规划方法。先在关节空间生成平滑轨迹,再通过运动学正解将关节轨迹转换为笛卡
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