HDU - 2546 C - 饭卡

本文介绍了一种解决最大连续子序列问题的方法,通过输入一系列整数找出具有最大和的连续子序列及其首尾元素。文章提供了一个具体的实现示例,并详细解释了处理流程。

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给定K个整数的序列{ N1, N2, ..., NK },其任意连续子序列可表示为{ Ni, Ni+1, ..., 
Nj },其中 1 <= i <= j <= K。最大连续子序列是所有连续子序列中元素和最大的一个, 
例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 },其最大连续子序列为{ 11, -4, 13 },最大和 
为20。 
在今年的数据结构考卷中,要求编写程序得到最大和,现在增加一个要求,即还需要输出该 
子序列的第一个和最后一个元素。 

Input

测试输入包含若干测试用例,每个测试用例占2行,第1行给出正整数K( < 10000 ),第2行给出K个整数,中间用空格分隔。当K为0时,输入结束,该用例不被处理。 

Output

对每个测试用例,在1行里输出最大和、最大连续子序列的第一个和最后一个元 
素,中间用空格分隔。如果最大连续子序列不唯一,则输出序号i和j最小的那个(如输入样例的第2、3组)。若所有K个元素都是负数,则定义其最大和为0,输出整个序列的首尾元素。 

Sample Input

6
-2 11 -4 13 -5 -2
10
-10 1 2 3 4 -5 -23 3 7 -21
6
5 -8 3 2 5 0
1
10
3
-1 -5 -2
3
-1 0 -2
0

Sample Output

 -45
  32

分析:可以俩种情况,设m为钱数,如果m<5,直接输出0,如果m>5,拿出五元买最贵的东西,然后求m-5的最大消费。
状态转移方程:dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[i]]+a[i])  dp[j]表示前i件物品的最大消费

代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[1010];
int dp[1010];
int n,m;          //物品种类   钱数
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n)&&n)
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));   
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%d",&a[i]);
        sort(a,a+n);          //对物品价格排序
        scanf("%d",&m);
        if(m<5)            //钱数小于5
            printf("%d\n",m);
        else
        {
            for(int i=0;i<n-1;i++)   //前n-1件物品
            {
                for(int j=m-5;j>=a[i];j--)  
                {
                    dp[j]=max(dp[j],dp[j-a[i]]+a[i]); // dp[j]表示前i件物品的最大消费
                }
            }
            printf("%d\n",m-dp[m-5]-a[n-1]);
        }
    }
}

 

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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