51 Nod 1625 夹克爷发红包

基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 20  难度:3级算法题
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在公司年会上,做为互联网巨头51nod掌门人的夹克老爷当然不会放过任何发红包的机会。

现场有n排m列观众,夹克老爷会为每一名观众送出普通现金红包,每个红包内金额随机。

接下来,夹克老爷又送出 最多k组高级红包,每 高级红包会同时给一排或一列的人派发 ,每 高级红包的金额皆为x。

派发高级红包时,普通红包将会强制收回。同时,每个人只能得到一个高级红包。(好小气!)

现在求一种派发高级红包的策略,使得现场观众获得的红包总金额最大。
Input
第一行为n, m, x, k四个整数。

1 <= n <= 10, 1 <= m <= 200
1 <= x <= 10^9,0 <= k <= n + m

接下来为一个n * m的矩阵,代表每个观众获得的普通红包的金额。普通红包的金额取值范围为1 <= y <= 10^9
Output
输出一个整数,代表现场观众能获得的最大红包总金额
Input示例
3 4 1 5
10 5 7 2
10 5 10 8
3 9 5 4
Output示例
78

解题思路:如果这个题中要求只能给一行,或是一列发红包的话,无疑直接贪心即可,但是题目要求是行列都可以发,当你发完最小行的时候,列也被改变了(行列交叉处可能是个很大的数),由于这种后效性,使得贪心的方向有了偏差。

然而这个题目,只有10行,所以我们暴力行的1024中情况,只取小于等于k次的,对列的情况进行贪心。

代码如下:

#include<stdio.h>  
#include<string.h>  
#include<algorithm>  
#include<iostream>  
using namespace std;  
#define ll __int64  
ll a[15][205];  
ll b[15][205];  
ll col[205];  
ll vis[15];  
ll n,m,x,k;  
ll ans;

void Solve(ll cont)  
{  
    for(ll i=0;i<n;i++)  
    {  
        for(ll j=0;j<m;j++)  
        {  
            if(vis[i]==1)b[i][j]=x;  
            else b[i][j]=a[i][j];  
        }  
    }  
    ll output=0;  
    memset(col,0,sizeof(col));  
    for(ll i=0;i<n;i++)  
    {  
        for(ll j=0;j<m;j++)  
        {  
            col[j]+=b[i][j];  
            output+=b[i][j];  
        }  
    }  
    ll yu=k-cont;  
    sort(col,col+m);  
    for(ll i=0;i<m;i++)  
    {  
        if(yu>0)  
        {  
            if(col[i]<n*x)  
            {  
                output-=col[i];  
                output+=(ll)n*(ll)x;  
                yu--;  
            }  
        }  
    }  
    ans=max(ans,output);  
} 
void Dfs(ll now,ll cont)
{
	if(cont>k)
		return;
	if(now==n)
	{
		Solve(cont);
		return;
	}
	vis[now]=1;
	Dfs(now+1,cont+1);  
    vis[now]=0;
    Dfs(now+1,cont);
}
int main()
{
	while(~scanf("%lld%lld%lld%lld",&n,&m,&x,&k))
	{
		memset(vis,0,sizeof(vis));
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			for(int j=0;j<m;j++)
				scanf("%lld",&a[i][j]);
		}
		ans=0;
		Dfs(0,0);
		printf("%lld\n",ans);
	}
	return 0;
}


题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列合,并计算每种合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行合和列合。 - 对于每一种合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列合。 - **计算成本**:对于每一种合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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