洛谷P1281 书的复制

题目背景

大多数人的错误原因:尽可能让前面的人少抄写,如果前几个人可以不写则不写,对应的人输出0 0。

不过,已经修改数据,保证每个人都有活可干。

题目描述

现在要把m本有顺序的书分给k给人复制(抄写),每一个人的抄写速度都一样,一本书不允许给两个(或以上)的人抄写,分给每一个人的书,必须是连续的,比如不能把第一、第三、第四本书给同一个人抄写。

现在请你设计一种方案,使得复制时间最短。复制时间为抄写页数最多的人用去的时间。

输入输出格式

输入格式:

 

第一行两个整数m,k;(k≤m≤500)

第二行m个整数,第i个整数表示第i本书的页数。

 

输出格式:

 

共k行,每行两个整数,第i行表示第i个人抄写的书的起始编号和终止编号。k行的起始编号应该从小到大排列,如果有多解,则尽可能让前面的人少抄写。

 

输入输出样例

输入样例#1:

9 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9

输出样例#1:

1 5
6 7
8 9

 

这道题可以用DP解决,但是二分+贪心也是一种非常不错的解法。

我在这里谈一谈后者。

二分答案

       通常,当我们看到题目要求XXXXX的最大值最小是多少,又或者是XXXXXX的最小值最大是多少,这道题十有八九要用二分了。用二分发能在O(nlogn)的复杂度里枚举可能的答案,再写一个判断函数去判断二分出的值的大小。

       值得注意的是,运用二分法的时候,答案一定要满足单调性,不然无法二分。

 

        书的复制这道题,我们可以二分出每个人抄写的时间。然后从最后一个人开始枚举(题目中要求前面的人尽量抄写的少),用贪心的思想记录下每个人能够复制的书。如果所有书能够抄完,说明二分出的时间>=最小时间,如果不能,说明二分出的时间<=最小时间,就再次进行二分。

        二分最终得出的值就是正确答案了,从前往后输出即可。

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[10001],k,m,sum=0,L[10001],R[10001];//ai表示编号为i的书的页数
bool check(int x)//二分判断答案正确性,这里我是在判断完正确答案之后再贪心求出答案。
{
	int s,tot=k,book=m;//book表示当前的书的标号
	s=x;//s表示当前的人剩余的时间
	while(tot&&book)
	{
		if(s>=a[book])
		{
			s-=a[book];
			book--;	
		}
		else
		{
			s=x;
			tot--;
		}
	}
	if(book==0)
		return 0;
	else
		return 1;
}
int main()
{
	cin>>m>>k;
	if(m==k&&m==0)
		return 0;
	for(int i=1;i<=m;i++)
	{
		cin>>a[i];
		sum+=a[i];
	}
	int l=sum/k,r=sum;
	while(l<r)//二分
	{
		int mid=(l+r)>>1;
		if(check(mid))
			l=mid+1;
		else
			r=mid;
	}
	int t=l,book=m;
	for(int i=k;i>=1;i--)
	{
		t=l;
		R[i]=book;
		while(t-a[book]>=0&&book>=1)
		{
			t-=a[book];
			book--;
		}
		L[i]=book+1;
	}
	for(int i=1;i<=k;i++)
		cout<<L[i]<<' '<<R[i]<<endl;
	return 0;
}

 

### 关于动态规划 (Dynamic Programming, DP) 的解决方案 在解决平台上的编程问题时,尤其是涉及动态规划的题目,可以采用以下方法来构建解决方案: #### 动态规划的核心思想 动态规划是种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式来求解复杂问题的方法。其核心在于存储重复计算的结果以减少冗余运算。通常情况下,动态规划适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。 对于动态规划问题,常见的思路包括定义状态、转移方程以及边界条件的设计[^1]。 --- #### 题目分析与实现案例 ##### **P1421 小玉买文具** 此题是一个典型的简单模拟问题,可以通过循环结构轻松完成。以下是该问题的一个可能实现方式: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; // 输入购买数量n double p, m, c; cin >> p >> m >> c; // 输入单价p,总金额m,优惠券c // 计算总价并判断是否满足条件 if ((double)n * p <= m && (double)(n - 1) * p >= c) { cout << "Yes"; } else { cout << "No"; } return 0; } ``` 上述代码实现了基本逻辑:先读取输入数据,再根据给定约束条件进行验证,并输出最终结果[^2]。 --- ##### **UOJ104 序列分割** 这是道经典的区间动态规划问题。我们需要设计一个二维数组 `f[i][j]` 表示前 i 次操作后得到的最大价值,其中 j 是最后次切割的位置。具体实现如下所示: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5e3 + 5; long long f[MAXN], sumv[MAXN]; int a[MAXN]; int main(){ ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int n,k; cin>>n>>k; for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i]; for(int i=1;i<=n;i++)sumv[i]=sumv[i-1]+a[i]; memset(f,-0x3f,sizeof(f)); f[0]=0; for(int t=1;t<=k;t++){ vector<long long> g(n+1,LLONG_MIN); for(int l=t;l<=n;l++)g[l]=max(g[l-1],f[t-1][l-1]); for(int r=t;r<=n;r++)f[r]=max(f[r],g[r]+sumv[r]*t); } cout<<f[n]<<'\n'; return 0; } ``` 这段程序利用了滚动数组优化空间复杂度,同时保持时间效率变[^3]。 --- ##### **其他常见问题** 针对更复杂的路径覆盖类问题(如 PXXXX),我们往往需要结合维或多维动态规划模型加以处理。例如,在某些场景下,我们可以设定 dp 数组记录到达某点所需最小代价或者最大收益等指标[^4]。 --- ### 总结 以上展示了如何运用动态规划技巧去应对同类型的算法挑战。无论是基础还是高级应用场合,合理选取合适的数据结构配合清晰的状态转换关系都是成功解决问题的关键所在。
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