GYM 101149 B.No Time for Dragons(贪心)

本文介绍了一个关于战争中派遣士兵的算法问题,通过贪心策略实现最小化士兵的总派遣数。具体方法是对每场战争的伤亡情况进行排序,优先进行损失较小的战争,从而使得更多幸存士兵可以参与后续战斗。

Description
n场战争,每场战争需要派a[i]名士兵去,幸存者b[i]人,问如何安排这些战争能够使得最后派出的总人数最少(一名士兵可以参加多次战争,但其只被派出了一次)
Input
第一行一整数n表示战争数量,之后n行每行两个整数a[i]和b[i]分别表示派出的人数和幸存的人数(1<=n<=2e5,1<=b[i]<=a[i]<=1e9)
Output
输出最少需要派出的人数
Sample Input
2
7 4
5 1
Sample Output
8
Solution
贪心,因为战死的人数是一定的,肯定要先开始那些损失数少的战争,这样多活下来的士兵可以参加更多的战争,故对a[i]-b[i]升序排即为最佳安排
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;
struct node
{
    int a,b;
    bool operator<(const node&c)const
    {
        if(a-b!=c.a-c.b)return a-b>c.a-c.b;
        return a<c.a;
    }
}p[maxn];
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)scanf("%d%d",&p[i].a,&p[i].b);
        sort(p,p+n);
        ll ans=p[0].a,pre=p[0].a-p[0].b;
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            if(pre<p[i].a)ans+=p[i].a-pre,pre=p[i].a;
            pre-=p[i].b;
        }
        printf("%I64d\n",ans);
    }
    return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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!
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