旅行家的预算

题目

题目描述

一个旅行家想驾驶汽车以最少的费用从一个城市到另一个城市(假设出发时油箱是空的)。给定两个城市之间的距离d1、汽车油箱的容量c(以升为单位)、每升汽油能行驶的距离d2、出发点每升汽油价格p和沿途油站数n,油站i离出发点的距离d[i]、每升汽油价格p[i]。 计算结果四舍五入至小数点后两位。 如果无法到达目的地,则输出-1。

输入

输入共n+1行,第一行为d1,c,d2,p,n,以下n行,每行两个数据,分别表示该油站距出发点的距离d[i]和该油站每升汽油的价格p[i]。两个数据之间用一个空格隔开。1 <= n <= 100

输出

一行,输出最少费用。 计算结果四舍五入至小数点后两位。 如果无法到达目的地,则输出-1。

样例输入

275.6 11.9 27.4 2.8 2
102.0 2.9
220.0 2.2

样例输出

26.95

分析

首先我们来解析一下题目,有以下几种情况:

  1. 输出“-1”时,相邻两地间的距离>油箱容积*每升油能走的距离
  2. 如果在当前点能到达的油站中有p[i]>p[now]的,就把油加到刚好能达到那个油站的程度
  3. 如果上一个条件不成立,就把油箱加满,开到能达到的油站中最便宜的那个去

(想一想:贪心策略的证明)


证明
1:很简单,基本上都能想到
2:如果要到达点Q,在需要钱数更小的情况下,显然应该让在现在所在的油站加的油尽量少,而在下一个较便宜的油站加的多一点
3 : 基本上都能想到

代码

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node 
{
    double away/*离起点的距离*/,spend/*当前油站油的价格*/;
};
node way[105];
double to_last,V,can,first_spend;
int n;
bool cmp(const node& x,const node& y)//将路程按从小到大排序
{
    if(x.away==y.away)
        return x.spend<y.spend;
    return x.away<y.away;
}
int main()
{
    scanf("%lf %lf %lf %lf %d",&to_last,&V,&can,&first_spend,&n);
    way[n+1].away=to_last/can;way[0].spend=first_spend;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%lf %lf",&way[i].away,&way[i].spend);
        way[i].away/=can;//预处理:走完这段路程需要多少汽油
    }
    sort(way+0,way+n+2,cmp);
    int now=0;//现在所在的油站
    double nowV=0/*现在的油量*/,sum=0/*需要的钱数*/;
    while(now<=n)
    {
        if(way[now+1].away-way[now].away>V)//如果这段路程>加满油后能走的
        {
            printf("-1");
            return 0;
        }
        int flag=now+1,flag1=0/*第一个比当前油站价格小的油站编号*/;
        for(int i=now+1;i<=n;i++)
            if(way[i].away-way[now].away<=V)//如果能到达
            {
                if(!flag1&&way[i].spend<way[now].spend)//如果是第一个比当前油站价格小的油站
                    flag1=i;
                if(way[flag].spend>way[i].spend)//寻找最低的油价
                {
                    flag=i;
                }
            }
            else
                break;
        if(flag1)//如果有油站比当前油站价格低
            if(nowV>way[flag1].away-way[now].away)//油箱油足够的情况
            {
                nowV-=way[flag1].away-way[now].away;
                now=flag1;
            }
            else
            {
                sum+=(way[flag1].away-way[now].away-nowV)*way[now].spend;
                nowV=0;
                now=flag1;
            }
        else 
            if(V>=way[n+1].away-way[now].away)//如果能直接开到终点
                if(nowV>=way[n+1].away-way[now].away)//现有油量够
                    now=n+1;
                else
                {
                    sum+=(way[n+1].away-way[now].away-nowV)*way[now].spend;
                    now=n+1;
                }
            else
            {
                sum+=(V-nowV)*way[now].spend;
                nowV=V-(way[flag].away-way[now].away);
                now=flag;
            }
    }
    if(sum)
        printf("%.2lf\n",sum);
    else
        printf("-1");
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/SteinGate/p/9337442.html

### C++ 实现旅行家预算算法 #### 定义问题 旅行家预算是指给定一系列城市及其之间的交通费用,找到一条从起点到终点的路径,在满足总花费不超过指定预算的前提下,使得总的旅行距离最小。这个问题可以通过图论中的带权有向图来建模。 #### 数据结构设计 为了表示各个城市以及它们之间连接的成本,可以采用邻接矩阵或邻接表的形式存储图的信息。这里选用邻接列表以节省空间并便于处理稀疏图: ```cpp #include <vector> #include <queue> using namespace std; struct Edge { int to, cost; }; typedef vector<vector<Edge>> Graph; ``` #### Dijkstra变种算法求解 由于标准Dijkstra只考虑最短路径而不顾及额外约束条件(即预算),因此需要对其进行修改以便能够同时跟踪当前剩余的钱数。这可以通过引入三维数组`dist[i][j]`来完成,其中i代表节点编号而j则对应于还剩下多少钱的状态。当遍历过程中遇到新的更优状态时更新该表格,并继续扩展直到访问完所有可能的情况为止。 ```cpp const long long INF = 1e9; // 设置无穷大值 bool vis[105][10005]; // 记录是否已经到达过某一点某个金额下的最优情况 long long dist[105][10005]; // 初始化vis和dist为false/INF void init(int n, int m) { for (int i = 0; i <= n; ++i) for (int j = 0; j <= m; ++j){ vis[i][j] = false; dist[i][j] = INF; } } pair<int,int> dijkstra_modified(Graph &g, int start, int end, int budget) { priority_queue<pair<long long,pair<int,int>>, vector<pair<long long,pair<int,int>>>, greater<>> pq; dist[start][budget]=0; pq.push({0,{start,budget}}); while (!pq.empty()) { auto cur=pq.top(); pq.pop(); if(vis[cur.second.first][cur.second.second]) continue; vis[cur.second.first][cur.second.second]=true; if(cur.second.first==end)return {dist[end][cur.second.second],cur.second.second}; for(auto e:g[cur.second.first]){ if(e.cost<=cur.second.second&&!vis[e.to][cur.second.second-e.cost]){ if(dist[e.to][cur.second.second-e.cost]>dist[cur.second.first][cur.second.second]+1){ // 这里假设每条边长度都是1 dist[e.to][cur.second.second-e.cost]=dist[cur.second.first][cur.second.second]+1; pq.push({dist[e.to][cur.second.second-e.cost],{e.to,cur.second.second-e.cost}}); } } } } return {-1,-1}; // 如果找不到合适的方案,则返回-1作为标志位 } ``` 此代码片段展示了如何利用优先队列实现带有预算限制的广度优先搜索版本的Dijkstra算法[^3]。注意这里的cost字段用于记录实际开销而非传统意义上的权重;另外还需要特别关注边界条件如超支情形下应立即停止进一步探索分支。
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