【codechef】Coffee Breaks(dp,剪枝)

本文介绍了一个关于程序员如何通过合理安排喝咖啡的时间来最大化代码产出的算法问题。问题旨在找到在固定数量咖啡的情况下,如何安排喝咖啡的时间点,使得编写代码的效率最高。文章提供了完整的代码实现,并附带了样例输入输出。

像所有其他程序员一样,Sergey 非常喜欢喝咖啡,于是他每天喝恰好 K 杯咖啡。
Sergey 的一天被分成 N 段。对于每段时间,他知道自己可以写多少 KB 代码。
对于每段时间,Sergey 可以选择是否喝一杯咖啡。如果他在某段时间喝了一杯咖啡,则
他在该段时间不写任何代码,但他可以获得状态加成——如果他在某段时间选择不喝咖啡,
而上一次喝咖啡的时间距离现在不超过 D 段,则在该段时间内他可以写出正常情况下 M 倍
的代码。
作为他的生产力顾问(你的新职位!),请帮助 Sergey 规划他一天喝咖啡的时间,使他在
喝了恰好 K 杯咖啡的前提下写出最多的代码。


输入格式
输入数据第一行包含一个整数 T ,表示数据组数。接下来是 T 组数据。
每组数据第一行包含四个整数 N; K; D 和 M 。
接下来的一行包含 N 个整数 A1; A
2; : : : ; A
N ,表示 Sergey 每段时间写代码的 KB 数。

输出格式
对于每组数据,输出 Sergey 在喝了恰好 K 杯咖啡的前提下写出最多的代码的 KB 数。
数据范围
• 1 M; Ai 1000


样例数据
输入
1
5 2 2 10
1 2 3 4 5

输出
110


样例解释
第一组样例,Sergey 在第 1 段和第 3 段喝咖啡。在这两段时间里他不写任何代码,但在
其余的时间里他的写的代码量将乘 10,故总的代码量为 (2 + 4 + 5) 10 = 110KB。

https://www.codechef.com/LTIME28/problems/COFFEE

#include <bits/stdc++.h>
#define pb push_back
#define sqr(x) (x)*(x)
#define sz(a) int(a.size())
#define reset(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define oo 1000000007
 
using namespace std;
 
typedef pair<int,int> pii;
typedef long long ll;
 
const int maxn=5007;
 
int n,m,k,d,a[maxn];
ll dp[maxn][maxn],s[maxn];
int myq[maxn];
 
int main(){
//    freopen("input.txt","r",stdin);
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--){
        scanf("%d%d%d%d",&n,&k,&d,&m);
 
        for(int i=1; i<=n; ++i){
            scanf("%d",&a[i]);
            s[i]=s[i-1]+a[i];
            dp[0][i]=s[i];
        }
        for(int i=1; i<=k; ++i){
            int first=1, last=0;
            for(int p=i; p<=n; ++p){
                while(first<=last && p-myq[first]>d) ++first;
                while(first<=last && dp[i-1][myq[last]-1] - s[myq[last]]*m <= dp[i-1][p-1] - s[p]*m) --last;
                myq[++last]=p;
                dp[i][p] = (s[p] - s[myq[first]])*m + dp[i-1][myq[first]-1];
                if(p>i) dp[i][p] = max(dp[i][p], a[p] + dp[i][p-1]);
            }
        }
        printf("%lld\n",dp[k][n]);
    }
}


标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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