POJ 1042 Gone Fishing

本文介绍了一个基于枚举和贪心策略的算法实现,用于解决一项钓鱼竞赛中的最优路径选择问题。该算法通过枚举所有可能的钓鱼路线并计算每条路线上的最大钓鱼数量来找出最优解。具体实现包括定义结构体存储数据、枚举不同终点计算最大收益等步骤。

分析:题意就不说了,枚举出从起点1到终点e(1<=e<=n)钓鱼数量最大值,先用总时间h减去在路上花掉的时间time,就是剩余的钓鱼时间time,每次取能钓到鱼的数量最多的湖。

# include <stdio.h>
  struct//从第1个湖到第e个湖之间
  {
	  int count;//能钓到鱼数量的最大值
	  int f[30];//每个1到e之间每个湖能钓到的鱼的数量
	  int time[30];//在1到e之间每个湖钓的时间
  }end[30];
  int main()
  {
	  int i,j,n,h,e,time,max,k,f[30],d[30],t[30],huan=0;
	  while(scanf("%d",&n),n!=0)
	  {
		  scanf("%d",&h);
		  for(i=1;i<=n;i++)
			  scanf("%d",&f[i]);
		  for(i=1;i<=n;i++)
			  scanf("%d",&d[i]);
		  for(i=1;i<n;i++)
			  scanf("%d",&t[i]);
		  for(e=n;e>=1;e--)//枚举出从第1个湖到第e个湖(1<=e<=n)的情况
		  {
			  for(i=1;i<=e;i++)
			  {
				  end[e].f[i]=f[i];
				  end[e].time[i]=0;
			  }
			  end[e].count=0;
			  time=0;
			  for(i=1;i<e;i++)
				  time+=5*t[i];
			  time=60*h-time;
			  while(1)
			  {
				  if(time<5)
					  break;
				  max=k=0;
				  for(i=1;i<=e;i++)
					  if(end[e].f[i]>max)
					  {
						  max=end[e].f[i];
						  k=i;
					  }
					  if(max==0)
						  break;
					  time-=5;
					  end[e].count+=max;
					  end[e].time[k]+=5;
					  end[e].f[k]-=d[k];
					  if(end[e].f[k]<0)
						  end[e].f[k]=0;
			  }
			  end[e].time[1]+=time;
		  }
		  max=0;k=0;
		  for(i=1;i<=n;i++)
			  if(end[i].count>max)
			  {
				  max=end[i].count;
				  k=i;
			  }
			  else if(end[i].count==max)
			  {
				  for(j=1;j<=k;j++)
					  if(end[i].time[j]<end[k].time[j])
						  break;
					  if(j>k)
						  k=i;
			  }
			  if(huan==1)
				  putchar('\n');
			  huan=1;
			  for(i=1;i<n;i++)
				  printf("%d, ",end[k].time[i]);
			  printf("%d\n",end[k].time[i]);
			  printf("Number of fish expected: %d\n",end[k].count);
	  }
	  return 0;
  }


### 北京大学POJ 1042问题代码实现 北京大学POJ平台的1042问题是关于字符串匹配的问题,通常可以通过使用KMP算法来高效解决。以下是针对该问题的详细分析和代码实现。 #### 问题描述 给定一个模式串(pattern)和一个文本串(text),需要判断模式串是否为文本串的子串。如果存在,则输出模式串首次出现的位置;否则输出-1。 #### KMP算法原理 KMP算法的核心思想是利用已匹配部分的信息避免不必要的回溯,从而提高效率[^1]。通过构建部分匹配表(Failure Function),可以快速跳过不必要比较的部分。 #### 代码实现 以下是一个基于Python的KMP算法实现: ```python def compute_lps(pattern): lps = [0] * len(pattern) length = 0 # 长度 of the previous longest prefix suffix i = 1 while i < len(pattern): if pattern[i] == pattern[length]: length += 1 lps[i] = length i += 1 else: if length != 0: length = lps[length - 1] else: lps[i] = 0 i += 1 return lps def kmp_search(text, pattern): m = len(pattern) n = len(text) lps = compute_lps(pattern) i = 0 # index for text[] j = 0 # index for pattern[] while i < n: if pattern[j] == text[i]: i += 1 j += 1 if j == m: return i - j # 返回匹配位置 elif i < n and pattern[j] != text[i]: if j != 0: j = lps[j - 1] else: i += 1 return -1 # 如果未找到匹配 # 示例输入 text = "ABC ABCDAB ABCDABCDABDE" pattern = "ABCDABD" # 调用函数 result = kmp_search(text, pattern) print(result) # 输出结果 ``` 上述代码中,`compute_lps`函数用于生成部分匹配表,而`kmp_search`函数则实现了KMP算法的核心逻辑[^2]。 #### 算法复杂度 KMP算法的时间复杂度为O(n + m),其中n是文本串长度,m是模式串长度。这使得它在处理大规模数据时非常高效[^3]。 --- ###
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