USACO-Section 4.1-PROB Beef McNuggets

本文探讨了在给定包装选项下,如何利用数论和动态规划解决最大无法购买数量的问题,通过实例展示了从输入数据到输出结果的完整过程。
Beef McNuggets
Hubert Chen

Farmer Brown's cows are up in arms, having heard that McDonalds is considering the introduction of a new product: Beef McNuggets. The cows are trying to find any possible way to put such a product in a negative light.

One strategy the cows are pursuing is that of `inferior packaging'. ``Look,'' say the cows, ``if you have Beef McNuggets in boxes of 3, 6, and 10, you can not satisfy a customer who wants 1, 2, 4, 5, 7, 8, 11, 14, or 17 McNuggets. Bad packaging: bad product.''

Help the cows. Given N (the number of packaging options, 1 <= N <= 10), and a set of N positive integers (1 <= i <= 256) that represent the number of nuggets in the various packages, output the largest number of nuggets that can not be purchased by buying nuggets in the given sizes. Print 0 if all possible purchases can be made or if there is no bound to the largest number.

The largest impossible number (if it exists) will be no larger than 2,000,000,000.

PROGRAM NAME: nuggets

INPUT FORMAT

Line 1:N, the number of packaging options
Line 2..N+1:The number of nuggets in one kind of box

SAMPLE INPUT (file nuggets.in)

3
3
6
10

OUTPUT FORMAT

The output file should contain a single line containing a single integer that represents the largest number of nuggets that can not be represented or 0 if all possible purchases can be made or if there is no bound to the largest number.

SAMPLE OUTPUT (file nuggets.out)

17


dp+数论

无解:n个数中含有1

无数解:所有数gcd不为1

有一个解:简单的背包dp

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define name "nuggets"
using namespace std;
int dp[100000];
int n,a[12],x;
int gcd(int a,int b)
{
	if (b==0) return a;
	return gcd(b,a%b);
}
int main()
{
	freopen(name ".in","r",stdin);
	freopen(name ".out","w",stdout);
	cin>>n;
	int i,j;
	for (i=1;i<=n;i++)
	{
	    cin>>a[i];
	    if (a[i]==1) {cout<<"0"<<endl;return 0;}
	    if (x==0) x=a[i];else x=gcd(a[i],x);
	    dp[a[i]]=1;
    }
    if (x!=1) {cout<<"0"<<endl;return 0;}
    for (i=1;i<=65536;i++)
	{
		for (j=1;j<=n;j++)
			if (i>=a[j]) dp[i]=dp[i]||dp[i-a[j]];
	}
	for (i=65536;i>=1;i--)
		if (!dp[i]) {cout<<i<<endl;return 0;}
}
/*
Executing...
   Test 1: TEST OK [0.000 secs, 4568 KB]
   Test 2: TEST OK [0.000 secs, 4568 KB]
   Test 3: TEST OK [0.000 secs, 4568 KB]
   Test 4: TEST OK [0.000 secs, 4568 KB]
   Test 5: TEST OK [0.000 secs, 4568 KB]
   Test 6: TEST OK [0.000 secs, 4568 KB]
   Test 7: TEST OK [0.000 secs, 4568 KB]

All tests OK.
YOUR PROGRAM ('nuggets') WORKED FIRST TIME!  That's fantastic
-- and a rare thing.  Please accept these special automated
congratulations.
*/


**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
### USACO 1327 Problem Explanation USACO 1327涉及的是一个贪心算法中的区间覆盖问题。具体来说,这个问题描述了一组奶牛可以工作的班次范围,并要求找出最少数量的奶牛来完全覆盖所有的班次。 对于此类问题的一个有效方法是采用贪心策略[^1]。首先按照区间的结束时间从小到大排序这些工作时间段;如果结束时间相同,则按开始时间从早到晚排列。接着遍历这个有序列表,在每一步都尽可能选择最早能完成当前未被覆盖部分的工作时段。通过这种方式逐步构建最终解集直到所有的时间段都被覆盖为止。 为了提高效率并防止超时错误,建议使用`scanf()`函数代替标准输入流操作符`cin`来进行数据读取处理[^2]。 ```cpp #include &lt;iostream&gt; #include &lt;vector&gt; #include &lt;algorithm&gt; using namespace std; struct Interval { int start; int end; }; bool compareIntervals(const Interval&amp; i1, const Interval&amp; i2) { return (i1.end &lt; i2.end || (i1.end == i2.end &amp;&amp; i1.start &lt; i2.start)); } int main() { vector&lt;Interval&gt; intervals = {{1, 7}, {3, 6}, {6, 10}}; sort(intervals.begin(), intervals.end(), compareIntervals); int currentEnd = 0; int count = 0; for (const auto&amp; interval : intervals) { if (interval.start &gt; currentEnd) break; while (!intervals.empty() &amp;&amp; intervals.front().start &lt;= currentEnd) { if (intervals.front().end &gt;= interval.end) { interval = intervals.front(); } intervals.erase(intervals.begin()); } currentEnd = interval.end; ++count; if (currentEnd &gt;= 10) break; // Assuming total shift length is known. } cout &lt;&lt; &quot;Minimum number of cows needed: &quot; &lt;&lt; count &lt;&lt; endl; } ``` 此代码片段展示了如何实现上述提到的方法解决该类问题。需要注意的是实际比赛中可能还需要考虑更多边界条件以及优化细节以满足严格的性能需求。
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