oj 进击的奶牛

该博客介绍了如何解决一个关于安置牛以最大化相邻牛之间距离的数学问题。FarmerJohn想要将C头牛放置在N个隔间中,以使相邻牛的最小距离最大化。博主提出采用二分查找算法来确定这个最大距离,并提供了AC代码实现。代码中定义了检查函数`check`,通过遍历和计数满足条件的隔间来判断是否满足至少C头牛相邻距离大于等于目标值m。最后,二分搜索找到满足条件的最大距离并输出。

进击的奶牛


题目

进击的奶牛
描述

Farmer John建造了一个有N(2<=N<=100,000)个隔间的牛棚,这些隔间分布在一条直线上,坐标是x1,…,xN (0<=xi<=1,000,000,000)。

他的C(2<=C<=N)头牛不满于隔间的位置分布,它们为牛棚里其他的牛的存在而愤怒。为了防止牛之间的互相打斗,Farmer John想把这些牛安置在指定的隔间,所有牛中相邻两头的最近距离越大越好。那么,这个最大的最近距离是多少呢?

输入
第1行:两个用空格隔开的数字N和C。

第2~N+1行:每行一个整数,表示每个隔间的坐标。

输出
输出只有一行,即相邻两头牛最大的最近距离。
输入样例 1

5 3
1
2
8
4
9
输出样例 1

3

思路

用二分法找最近值。

AC代码

#include <bits/stdc++.h>
#define LL long long
using namespace std;

LL a[100000];
bool check(LL m, int n, int c)
    int cnt = 1, last = 0;
    for(int i = 1; i < n; i++){
        if(a[i] - a[last] >= m){
            last = i;
            cnt++;//在a[0]处必须放一头牛,所以初始值为1
        }
    }
    if(cnt >= c){
        return true;
    }
    else{
        return false;
    }
}
int main(){
    int n, c;
    cin >> n >> c;
    for(int i = 0; i < n; i++){
        cin >> a[i];
    }
    sort(a, a + n);
    LL L = 0, R = a[n-1] - a[0], M;
    while(L <= R){//二分找下确界
        M = (L + R)/2;
        if(check(M, n, c)){
            L = M + 1;
        else{
            R = M - 1;
        }
    }
    cout << R << endl;
    return 0;
}

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<think>嗯,用户问的是OJ平台上的“奶牛塔”问题的解决方案或题解。首先,我需要确定这个具体的问题内容,因为不同的OJ可能有不同的题目名称相同的情况。但根据用户提供的引用信息,尤其是引用[4]中的描述,提到输入牛的minSPF和maxSPF值,这可能与防晒霜分配问题有关,或者类似的问题结构。比如,可能类似于USACO中的“防晒”题目,其中需要为每头牛分配防晒霜,使其SPF值在牛的min和max范围内。 接下来,用户提到的“奶牛塔”可能是指需要按照某种条件堆叠奶牛,形成一个塔结构,可能涉及动态规划或贪心算法。例如,每头牛有重量和力量,要求堆叠时每层牛的重量总和不超过下层牛的力量。这时候,问题可能类似于经典的“奶牛塔”问题,其中需要最大化塔的高度,同时满足每层的承重限制。 根据引用[4]中的输入格式,每头牛有min和max的SPF,可能题目中的条件与这些值有关。例如,可能每头牛需要放置在塔中,且必须满足某种SPF的条件,如每层的SPF总和或某种累积值不超过某个限制。或者,可能问题中的“塔”需要满足每头牛的属性(如高度、重量等)的某种排列组合。 接下来,我需要结合常见的OJ题目来推断可能的解法。例如,如果问题类似于“防晒”问题,那么贪心算法可能适用,即按牛的maxSPF排序,然后为每头牛分配可用的最小SPF值。或者,如果是堆叠问题,可能需要按某种顺序排列奶牛,比如按力量加上重量排序,以最大化塔的高度。 根据用户提供的引用[3]中的输入参数A、B、L,可能问题涉及支持人数、反对人数和上限,这可能与投票机制有关,但用户的问题是关于奶牛塔,所以可能需要更多的信息。但结合引用[4]中的输入格式,每头牛有minSPF和maxSPF,可能的题目是要求选择最多的牛,使得它们的SPF值满足某种条件,比如总和不超过L,或者每个牛的SPF在某个范围内。 假设问题的大意是:给定每头牛的min和max SPF,以及一个总上限L,选择若干头牛,使得它们的SPF总和不超过L,并且每头牛的SPF在其min和max之间。目标是最多选择牛的数量,即最大化数量。这种情况下,可能需要使用贪心算法,按某种顺序选择牛,尽可能选SPF小的,以腾出更多空间给其他牛。 例如,可能的解法是按牛的max SPF从小到大排序,然后依次选择每头牛,并取该牛的min SPF(或者尽可能小的SPF值),这样总和最小,可以选更多的牛。或者,如果问题允许SPF为某个固定值,但需要满足每头牛的min <= SPF <= max,并且总和不超过L,那么可能需要动态规划或其他方法。 不过,用户的问题是关于“奶牛塔”的,可能更偏向于堆叠问题,而非防晒问题。例如,每头牛有高度和重量,塔的高度是各牛高度之和,而每层牛的重量之和不能超过下层牛的力量。这种情况下,动态规划可能被用来计算最大高度,或者贪心算法确定最优排列顺序。 比如,经典问题中,最优排列是按牛的(力量 + 重量)进行排序,这样可以得到最大的可能高度。因此,可能的解法是按照牛的(力量 + 重量)升序排列,然后使用动态规划来计算每层可能的累积重量和最大高度。 总结可能的步骤: 1. 确定题目具体要求:比如,堆叠牛的条件是什么?可能每头牛有重量和力量,堆叠时上面的牛总重量不超过下面牛的力量。目标是塔的最大高度。 2. 输入可能是每头牛的重量和力量,或者min和max SPF之类的参数,需要根据引用中的输入格式推测。 3. 解法可能涉及排序(如按力量+重量)和动态规划,或者贪心选择。 由于用户提到的引用[4]中的输入是minSPF和maxSPF,可能题目中的牛需要被分配一个SPF值,使得它们的总和不超过L,并且每个牛的SPF在[min, max]范围内。这可能类似于背包问题,但需要选择每个物品的某个值在区间内,总和不超过容量,同时最大化数量或总价值。例如,最大化牛的数量,使得它们的SPF总和<=L,每个牛的SPF在[min_i, max_i]之间。 这种情况下,可能需要贪心算法,优先选择maxSPF较小的牛,并为它们分配尽可能小的SPF值,这样总和更小,可以选更多牛。例如,按maxSPF升序排序,然后依次为每头牛取minSPF,如果总和不超过L,就选这头牛,否则跳过。或者,如果允许在[min, max]之间调整,可以尽可能取最小的可能SPF,以留出更多L给其他牛。 因此,解决方案的步骤可能如下: 1. 将牛按maxSPF升序排序,这样优先处理maxSPF小的牛,因为它们的选择更灵活。 2. 对于每头牛,选择其minSPF到maxSPF之间的最小值,使得总和尽可能小,从而可以选更多牛。 3. 累加这些最小值,直到总和超过L为止,此时记录已选的牛数。 或者,可能题目允许在总和不超过L的情况下,每个牛的SPF可以取任意值在[min, max]之间,求最多可以选多少头牛。这时,最优策略是尽可能选择那些maxSPF小的牛,并且为它们分配最小的可能SPF(即minSPF),这样总和最小,可以选最多牛。 例如,步骤如下: - 按牛的maxSPF升序排序。 - 初始化总和sum=0,计数count=0。 - 遍历排序后的牛,对于每头牛,若sum + minSPF <= L,则选这头牛,sum += minSPF,count +=1;否则,跳过。 这样,这样可以得到最多的牛数,因为每次选的是当前可选牛中maxSPF最小的,且分配最小的SPF,从而为后面的牛留出更多空间。 如果题目要求总和不超过L,同时每个牛的SPF必须在其范围内,那么这种贪心策略是正确的。因为如果存在另一种选择方式,选不同的牛,可能总和更小,但此时maxSPF更大的牛可能占据了更多的机会,而按maxSPF升序可以保证先处理限制更严格的牛,从而最大化数量。 例如,假设有两头牛:牛A(min=2, max=3),牛B(min=1, max=4)。L=4。如果先选牛B,分配1,总和1,然后选牛A,分配2,总和3,总选2头。如果先选牛A,分配2,总和2,然后选牛B分配1,总3,同样选2头。但若L=3,则两种顺序都选2头。但如果L=3,而牛B的min是2,那么可能不同。所以排序的关键是优先处理maxSPF小的,这样它们的maxSPF较小,意味着如果现在不选它们,之后可能无法选(因为后面的牛maxSPF更大,可能需要更大的SPF值)。 综上,解决方案可能是这样的排序加贪心选择。因此,在回答中需要说明这一点,并给出具体的步骤和可能的代码实现。</think>### OJ奶牛塔问题解决方案分析 根据题目描述和引用信息[^4],推测问题核心为:给定每头牛的SPF范围$[minSPF_i, maxSPF_i]$和总上限$L$,选择若干头牛并为其分配SPF值,使得总SPF不超过$L$且每个SPF值在对应范围内,目标最大化选牛数量。 #### 解决思路 1. **贪心策略选择** 将牛按$maxSPF$升序排序,优先处理限制更严格的牛。为每头牛分配最小的可行SPF值(即$minSPF$),确保总消耗最小。 2. **数学证明** 假设存在最优解中某头牛未被选中,但按此策略应被选中。由于$maxSPF$更小的牛具有更严格的约束,优先选择它们不会影响后续更宽松的牛的选择空间[^1]。 #### 实现代码示例 ```python n = int(input()) # 输入牛的数量 cows = [] for _ in range(n): min_spf, max_spf = map(int, input().split()) cows.append((max_spf, min_spf)) cows.sort() # 按maxSPF升序排列 total = 0 count = 0 L = int(input()) # 总SPF上限 for max_spf, min_spf in cows: if total + min_spf <= L: total += min_spf count += 1 else: break print(count) ``` #### 关键步骤说明 1. **排序逻辑**:按$maxSPF$升序确保优先处理限制严格的牛。 2. **分配策略**:为每头牛分配$minSPF$,使总SPF最小化,从而容纳更多牛[^2]。
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