中国计算机学会——2024年9月等级考试5级——第四题、森森快递(贪心+线段树)

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题目

4、森森快递
森森开了一家快递公司,叫森森快递。因为公司刚刚开张,所以业务路线很简单,可以认为是一条直线上的N个城市,这些城市从左到右依次从0到(N-1)编号。由于道路限制,第i号城市(i=0, … , N-2)与第(i+1)号城市中间往返的运输货物重量在同一时刻不能超过Ci公斤。
公司开张后很快接到了Q张订单,其中j张订单描述了某些指定的货物要从Sj号城市运输到Tj号城市。这里我们简单地假设所有货物都有无限货源,森森会不定时地挑选其中一部分货物进行运输。安全起见,这些货物不会在中途卸货。
为了让公司整体效益更佳,森森想知道如何安排订单的运输,能使得运输的货物重量最大且符合道路的限制?要注意的是,发货时间有可能是任何时刻,所以我们安排订单的时候,必须保证共用同一条道路的所有货车的总重量不超载。例如我们安排1号城市到4号城市以及2号城市到4号城市两张订单的运输,则这两张订单的运输同时受2-3以及3-4两条道路的限制,因为两张订单的货物可能会同时在这些道路上运输。
时间限制:5000
内存限制:262144
输入
输入在第一行给出两个正整数N和Q(2 ≤ N ≤ 105, 1 ≤ Q ≤ 105),表示总共的城市数以及订单数量。 第二行给出(N-1)个数,顺次表示相邻两城市间的道路允许的最大运货重量Ci(i=0, … , N-2)。题目保证每个Ci是不超过231的非负整数。 接下来Q行,每行给出一张订单的起始及终止运输城市编号。题目保证所有编号合法,并且不存在起点和终点重合的情况。
输出
在一行中输出可运输货物的最大重量。
样例输入
10 6
0 7 8 5 2 3 1 9 10
0 9
1 8
2 7
6 3
4 5
4 2
样例输出
7
提示
样例提示: 我们选择执行最后两张订单,即把5公斤货从城市4运到城市2,并且把2公斤货从城市4运到城市5,就可以得到最大运输量7公斤。

代码

#include <bits/stdc++.h>
#include <windows.h>
using namespace std;
struct Tree{
   
   //线段树,查询修改操作 log(n)
	int l,r,//左右边界
		v;//该道路区间各道路中最低承重,也是货运的最大量。
	bool operator<(const Tree &b)const{
   
   //小于运算符重载,定义了tree之间的排序规则 
		if(r==b.r)return l<b.l;
		return r<b.r;
	} 
}node[int(1e6+5)],//线段树各个节点1-9,最大到17<2*(n-1)
 route[int(1e5+1)];//各订单线路 
int n,//n个城市 
	road_v[int(1e5+1)],//0到n-1个城市间1到n-1条道路各自最大承重从 
	q,//q个订单
	s,t,//各订单货运始末城市 
	lazy[int(1e5+1)];//线段树懒消息,订单货运始末城市间各道路承重都要减去已找到的最低承重。二叉树遍历,非遍历 
long long int	ans;//最优解,最大货运重(每段道路运货量2^31,多个累计可能会2^31*10^5)
void build_tree(int x,int l,int r){
   
   //建立线段二叉树。参数(节点序号,左右边界)
	node[x].l=l,node[x].r=r;//先确定该区间的左右位置 
	if(l==r){
   
   node[x].v=road_v[l];return;}//递归基,确定线段最小单元(道路)的承重 
	int mid=l+r>>1;//该区间中间位置 
	
# 森森快递详解(换一种解法) 这道本质上是一个最大值路径问,我将采用动态规划的方法来解决。 ## 解思路 我们可以使用二维动态规划数组dp[i][j]表示从起点(0,0)走到(i,j)位置时能携带的最大货物重量。 状态转移方程为: ``` dp[i][j] = min( grid[i][j], # 当前格子的承重限制 max( dp[i-1][j], # 来自上方 dp[i][j-1] # 来自左方 ) ) ``` 其中边界条件是: - dp[0][0] = grid[0][0](起点) - 第一行只能来自左侧 - 第一列只能来自上方 ## Python代码实现 ```python def max_cargo_delivery(grid): n, m = len(grid), len(grid[0]) dp = [[0] * m for _ in range(n)] dp[0][0] = grid[0][0] for i in range(n): for j in range(m): if i == 0 and j == 0: continue elif i == 0: # 第一行 dp[i][j] = min(grid[i][j], dp[i][j-1]) elif j == 0: # 第一列 dp[i][j] = min(grid[i][j], dp[i-1][j]) else: dp[i][j] = min(grid[i][j], max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])) return dp[n-1][m-1] ``` ## 示例解析 对于输入示例: ``` 3 3 3 3 3 3 5 3 3 3 3 ``` 执行过程如下: 1. 初始化dp[0][0] = 3 2. 第一行填充:dp[0][1] = min(3, 3) = 3,dp[0][2] = min(3, 3) = 3 3. 填充第一列:dp[1][0] = min(3, 3) = 3,dp[2][0] = min(3, 3) = 3 4. 填充其他位置: - dp[1][1] = min(5, max(3, 3)) = 3 - dp[1][2] = min(3, max(3, 3)) = 3 - dp[2][1] = min(3, max(3, 3)) = 3 - dp[2][2] = min(3, max(3, 3)) = 3 最终结果为dp[2][2] = 3 ## 复杂度分析 - 时间复杂度:O(n*m),需要遍历整个网格一次 - 空间复杂度:O(n*m),用于存储动态规划表
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