HDU - 2546 饭卡

本文深入探讨了信息技术领域的多个细分技术领域,从前端开发到嵌入式硬件,从大数据开发到AI音视频处理,全面覆盖了现代科技的核心部分。通过详细阐述各领域的关键技术和应用实例,旨在为读者提供一个全面且深入的技术视野。
Time Limit: 1000MS Memory Limit: 32768KB 64bit IO Format: %I64d & %I64u

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Description

电子科大本部食堂的饭卡有一种很诡异的设计,即在购买之前判断余额。如果购买一个商品之前,卡上的剩余金额大于或等于5元,就一定可以购买成功(即使购买后卡上余额为负),否则无法购买(即使金额足够)。所以大家都希望尽量使卡上的余额最少。  
某天,食堂中有n种菜出售,每种菜可购买一次。已知每种菜的价格以及卡上的余额,问最少可使卡上的余额为多少。  
 

Input

多组数据。对于每组数据:  
第一行为正整数n,表示菜的数量。n<=1000。  
第二行包括n个正整数,表示每种菜的价格。价格不超过50。  
第三行包括一个正整数m,表示卡上的余额。m<=1000。  

n=0表示数据结束。  
 

Output

对于每组输入,输出一行,包含一个整数,表示卡上可能的最小余额。
 

Sample Input

    
1 50 5 10 1 2 3 2 1 1 2 3 2 1 50 0
 

Sample Output

    
-45 32
 

Source

UESTC 6th Programming Contest Online
 
 
 
分析:
很经典的一道01背包题,要注意的是这里只要剩余的钱不低于5元,就可以购买任何一件物品,所以5在这道题中是很特殊的,在使用01背包之前,我们首先要在现在所拥有的余额中保留5元,用这五元去购买最贵的物品(此处默认最贵的比5元贵了),而剩下的钱就是背包的总容量,可以随意使用,因此可得代码。
ac代码:

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
using namespace std;

int cmp(int a,int b)
{
    return a<b;
}

int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n),n)
    {
        int i,price[2013]= {0},dp[2013] = {0};
        for(i = 1; i<=n; i++)
            scanf("%d",&price[i]);
        sort(price+1,price+1+n,cmp);
        int MAX=price[n];
        int j,m;
        scanf("%d",&m);
        if(m<5)//低于5元不能购买
        {
            printf("%d\n",m);
            continue;
        }
        m-=5;//取出5元用于购买最贵的物品

        for(i = 1; i<n; i++)//01背包
        {
            for(j = m;j>=price[i];j--)
            {
                dp[j] = max(dp[j],dp[j-price[i]]+price[i]);
            }
        }
        printf("%d\n",m+5-dp[m]-MAX);
    }

    return 0;
}


### 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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