GYM 100247 I. Meteor Flow(贪心)

本文探讨了一个关于飞船防护罩耐久度的问题,通过贪心算法结合优先队列来解决最少需要多少炮击才能确保飞船在遭受一系列导弹攻击时不被摧毁的问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description
飞船有一个防护罩,初始耐久度为0,每秒加一单位,给出n次导弹攻击,第i次攻击在第t[i]秒,攻击力d[i],如果防护罩耐久不小于导弹的攻击力则飞船没事,但防护罩耐久会掉d[i],否则gg,但是飞船上有炮,每炮可以毁掉任意导弹,问最少需要多少炮飞船不gg
Input
第一行一整数n表示导弹数量,之后n行每行两个整数t[i],d[i]表示该次攻击的时间和导弹的攻击力,保证t非减
(1<=n<=200000,1<=t[i],d[i]<=1e9)
Output
输出保证飞船安全的情况下大的最少炮数
Sample Input
3
3 2
5 4
6 3
Sample Output
1
Solution
贪心,当前累加伤害值不大于飞船耐久继续往下扫,否则不停拿出之前所有攻击中伤害值最大的用炮打,所以用一个优先队列来维护伤害即可
Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<queue>
#include<map>
#include<set>
#include<ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define maxn 222222
int n,t[maxn],d[maxn];
priority_queue<int>que;
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        while(!que.empty())que.pop();
        for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d%d",&t[i],&d[i]);
        ll sum=0;
        int ans=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            que.push(d[i]),sum+=d[i];
            while(i<n&&t[i+1]==t[i])i++,que.push(d[i]),sum+=d[i];
            while(sum>t[i]&&!que.empty())
            {
                int now=que.top();
                que.pop();
                sum-=now;
                ans++;
            }
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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