PAT-乙级-1060

本文介绍了一种计算爱丁顿数的方法,通过排序和遍历骑车距离数据来找出满足条件的最大整数E,即E天骑车超过E英里。

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1060. 爱丁顿数(25)

英国天文学家爱丁顿很喜欢骑车。据说他为了炫耀自己的骑车功力,还定义了一个“爱丁顿数”E,即满足有E天骑车超过E英里的最大整数E。据说爱丁顿自己的E等于87。

现给定某人N天的骑车距离,请你算出对应的爱丁顿数E(<=N)。

输入格式:

输入第一行给出一个正整数N(<=105),即连续骑车的天数;第二行给出N个非负整数,代表每天的骑车距离。

输出格式:

在一行中给出N天的爱丁顿数。

输入样例:
10
6 7 6 9 3 10 8 2 7 8
输出样例:
6
【解析】这道题其实想还是要想一会的其实我们可以这样子他说如果满足E天骑车超过E英里的最大整数E,那么我们可以这样子,数组把每天骑车距离记下来,然后按升序排序
来进行判断。
#include<iostream>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;
bool cmp(int a,int b)
{
    return a>b;
}
int main()
{
    int n,i,max,count=0;
    cin>>n;
    int a[n]={0};
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>a[i];
    }
    sort(a,a+n,cmp);
    i=0;
        while((a[i]>i+1)&&count<n)//表示超过i公里的有几天,i公里是不断的加上去的
        {
            count++;//很容易就知道了 ,比如你while循环一直做到a[6]<7那么其实就代表了前面都大于6了.因为我们是按照降序排列
            i++;
        }
    cout<<count;;
    return 0;
}

### 关于PAT乙级1020题月饼问题的解答 此题目旨在解决如何基于给定的不同种类月饼的库存量、总售价以及市场的最大需求量,计算能够获得的最大收益。对于此类优化问题,可以采用贪心算法求解。 #### 贪心算法思路 为了最大化收益,应当优先考虑单价较高的月饼。因此,首先需要计算每种月饼的单位价格(即总价除以量),并将这些月饼按照单位价格降序排列。接着,在满足市场需求的前提下尽可能多地购买高价值密度的商品[^1]。 #### 实现方法 具体来说,可以通过以下Python代码实现上述逻辑: ```python def max_profit(n, d, stocks, prices): # 计算每种商品的价值密度,并将其与对应的索引一起存储在一个列表中 value_density = [(prices[i]/stocks[i], i) for i in range(len(stocks))] # 将所有商品按价值密度从大到小排序 sorted_items = sorted(value_density, reverse=True) total_value = 0 remaining_demand = d for vd, idx in sorted_items: if remaining_demand <= 0: break available_stock = min(remaining_demand, stocks[idx]) total_value += available_stock * vd remaining_demand -= available_stock return round(total_value, 2) if __name__ == "__main__": n, d = map(int, input().split()) stock_quantities = list(map(float, input().strip().split())) sale_prices = list(map(float, input().strip().split())) result = max_profit(n, d, stock_quantities, sale_prices) print(f"{result:.2f}") ``` 该程序接收标准输入作为参,其中`n`代表月饼种类的量,而`d`则指代市场上的最大需求量。之后两行分别包含了各种类月饼的具体存量及其对应的价格信息。最后输出的结果为可达到的最大利润值,保留两位小[^4]。
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