41Nod消灭兔子(贪心+优先队列)

1191 消灭兔子

  1. 1.0 秒
  2.  
  3. 131,072.0 KB
  4.  
  5. 40 分
  6.  
  7. 4级题

将兔子从大到小排序

箭按伤害也从大到小排序

然后开始一个一个兔子选

把能杀死他的箭都丢进优先级为费用的小根堆里(优先队列)

然后就选堆顶啦

证明一下喽

要保证全部兔子都被杀死嘛

所以如果从小的兔子开始杀的话,大的就不一定杀得死了

然后对于每一只兔子都是费用最小的嘛

而且能杀死大的,就肯定能杀死小的

所以就从大到小一只一只选就好啦

据说还有一种贪心策略

也是要箭从小到大排序

刚开始不用考虑费用

先把全部兔子都杀死

然后如果还有剩箭的话就拿费用小的去替换掉费用大的(由于从小到大排序,所以一定杀得死)

也不错啊

有N只兔子,每只有一个血量B[i],需要用箭杀死免子。有M种不同类型的箭可以选择,每种箭对兔子的伤害值分别为D[i],价格为P[i](1 <= i <= M)。假设每种箭只能使用一次,每只免子也只能被射一次,计算要消灭地图上的所有兔子最少需要多少Q币。如不能杀死所有兔子,请输出No Solution。

特别说明:1、当箭的伤害值大于等于兔子的血量时,能将兔子杀死;2、血量B[i],箭的伤害值D[i],箭的价格P[i],均小于等于100000。

 收起

输入

第1行:两个整数N,M,中间用空格分隔(1 <= N, M <= 50000),分别表示兔子的个数和箭的种类。
第2 - N + 1行:每行1个正整数(共N行),表示兔子的血量B[i](1 <= B[i] <= 100000)。
第N + 2 - N + M + 1行:每行2个正整数(共M行),中间用空格分隔,表示箭所能造成的伤害值D[i],和需要花费的Q币P[i](1 <= D[i], P[i] <= 100000)。

输出

输出最少需要多少Q币才能消灭所有的兔子。如果不能杀死所有兔子,请输出"No Solution"。

输入样例

3 3
1
2
3
2 1
3 2
4 3

输出样例

6
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<stdio.h>
using namespace std;
int ch[100005];
int vis[100005];
struct node
{
	int a,b;
	friend bool operator <(node a1,node b1)
	{
		return a1.b>b1.b;
	}
}sh[50005];
bool cmp(node a1,node b1)
{
	if(a1.a==b1.a)
	{
		return a1.b<b1.b;
	}
	return a1.a>b1.a;
}
bool cmp1(int a1,int b1)
{
	return a1>b1;
}
int main()
{
	int N,M;
	while(~scanf("%d%d",&N,&M))
	{
	for(int i=1;i<=N;i++)
	{
		scanf("%d",&ch[i]);
	}
	sort(ch+1,ch+1+N,cmp1);
	for(int i=1;i<=M;i++)
	{
		scanf("%d%d",&sh[i].a,&sh[i].b);
	} 
	 sort(sh+1,sh+1+M,cmp);
	 long long int sum=0;
	 priority_queue<node> Q;
	 for(int i=1;i<=N;i++)
	 {
	 	for(int j=1;j<=M;j++)
	 	{
	 		if(sh[j].a<ch[i])
	 		{
	 			break;
			 }
			 Q.push(sh[j]);
		 }
		 if(Q.empty())
		 {
		 	printf("No Solution\n");
		 	return 0;
		 }
		 else
		 {
		 	node x=Q.top(); 
			 sum+=x.b;
			 Q.pop(); 
		 }
	 }
	 printf("%lld\n",sum);
}
return 0;
}










 

内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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