11079 可以移动的石子合并

该博客探讨了一种编程问题,涉及将多堆石子合并为一堆的策略,旨在最大化或最小化合并过程中的得分。文章指出,通过贪心算法可以找到最佳解决方案。对于最大得分,每次选择最多两堆进行合并;对于最小得分,则选择每次合并时最少的k堆。在合并前,可能需要添加虚拟堆以确保每次都能合并k堆。博主提供了具体的C++代码实现,并给出了示例解释了如何应用这种策略。

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11079 可以移动的石子合并(优先做)
时间限制:1000MS 代码长度限制:10KB
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题型: 编程题 语言: G++;GCC;VC
Description
有n堆石子形成一行(a1,a2,…,an,ai为第i堆石子个数),现要将石子合并成一堆,规定每次可
选择至少2堆最多k堆移出然后合并,每次合并的分值为新堆的石子数。

若干次合并后,石子最后肯定被合并为一堆,得分为每次合并的分值之和。

现在求解将这n堆石子合并成一堆的最低得分和最高得分。

输入格式
两行。第一行n和k。
第二行a1 a2 … an,每个ai(1<=i<=n)表示第i堆石子的个数,n<=200,2<=k<=n。

输出格式
仅一行,为石子合并的最低得分和最高得分,中间空格相连。

输入样例
7 3
45 13 12 16 9 5 22

输出样例
199 593

提示

此题贪心算法求解.
给这题标记标签"dp"方法是同学所为,并非老师标注.动规不是不可以,但有更好更快的贪心解法的.

如7堆石头,每次可选择最少2堆最多3堆合并,可以如下这样合并:
第1次合并:45+22=67
第2次合并:67+16=83
第3次合并:83+13=96
第4次合并:96+12=108
第5次合并:108+9=117
第6次合并:117+5=122
合并的总分值:67+83+96+108+117+122=593,593已是最大分值。

也可以这样合并:
第1次合并:5+9+12=26
第2次合并:13+16+22=51
第3次合并:45+51+26=122
合并的总分值:26+51+122=199,199已是最小分值。

因此此题贪心的方法如下:

(1)保证每次选两堆最多的,合并直至只剩一堆为止,能获得最大得分;
这个和huffman树构造是相同的,不再详述!

(2)保证每次选k堆最少的,合并直至只剩一堆为止,能获得最小得分。
这个是多元huffman树的构造。要注意的是:在合并之前,若n%(k-1)!=1,说明合并到最后一轮时,
剩下不是k堆(而是比k堆少),这样算的并不是最小得分,而必须在合并之前添加若干个为0的虚拟
堆,目的为凑成的堆数保证每次都能有k堆合并(包括最后一次)最后合并为1堆。

因此,在合并前作如下处理:

//假设石头每堆个数放于stone[1]~stone[n],且stone[n]之后最多k-1个数组单元为可写;
while (n % (k - 1) != 1)
{
n++;
stone[n]=0;
}

// 11079 可以移动的石子合并.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;

int a[201];
int b[201];
int MaxSum=0;
int MinSum=0;

//最少2堆,最多k堆
void Pmax(int n){
	//n始终指向最后一个数的下一个位置
	//m失踪指向下一堆的最后一个数的下一个位置
	if(n==1)return; //只剩下a[0] 即计算完毕

	else if(n>=1){
		int m= n-1;
		b[m-1] += b[m];
		MaxSum +=b[m-1];
		sort(b,b+m);
		Pmax(m);
	}

}

void Pmin(int m,int n,int k){
	if(m==n)return;
	else if(n-m>=k-1){
		for(int i=0;i<=k-2;i++){
			a[m+k-1] += a[m+i];
		}
		m += k-1;
		MinSum +=a[m];
		sort(a+m,a+n);
		Pmin(m,n,k);
	}
}

int main()
{
	int n,k;
	cin>>n>>k;
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>a[i];
		b[i]=a[i];
	}
	sort(b,b+n);
	Pmax(n);//用数组b

	//只有最后一组也是k个才是最小的情况
	while((n%(k-1))!=1){   
		n+=1;
		a[n]=0;
	}
	sort(a,a+n);
	Pmin(0,n-1,k);//用数组a
	cout<<MinSum<<" "<<MaxSum;

	
	return 0;
}


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