拦截导弹问题（贪心算法）

最新推荐文章于 2021-12-17 19:50:36 发布
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分类专栏： 贪心算法
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该博客讨论了如何利用贪心算法解决导弹拦截问题。文章指出，由于导弹拦截系统的限制，每一发炮弹高度不能高于前一发，因此需要制定有效策略来最大化拦截导弹的数量。内容涉及输入导弹高度的处理，以及如何计算最多能拦截的导弹数量，同时探讨了要完全拦截所有导弹所需的系统数量。

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Description

　　某国为了防御敌国的导弹袭击，发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段，所以只有一套系统，因此有可能不能拦截所有的导弹。 

　　输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数），计算这套系统最多能拦截多少导弹，如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。 

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XYNUOJ 1250: 导弹拦截问题—贪心算法
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贪心算法：Codevs 1044 拦截导弹
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贪心算法：Codevs 1044 拦截导弹 ---恢复内容开始--- #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <vector> using namespace std; const int ...
贪心算法：拦截导弹问题
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02-17 3085
贪心算法：拦截导弹问题 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 MB 64bit IO Format: %lld Description 某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统，但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，由于该系统还在试用阶段。所以一套系统有可能不能拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度不大于30000的正整数）。计算要拦截所有导弹最
贪心算法——1322：【例6.4】拦截导弹问题(Noip1999)
qq_45700119的博客
12-17 3662
思路： 之前的导航系统依然有效。 增加一个数组t，用于记录导航系统数量，将第一个数添加到数组t 如果可以拦截，找t数组上大于且最接近的值进行替换； 如果无法拦截，则增加导航系统，将值添加到数组t末尾。 #include<iostream> using namespace std; int main(){ int n[1001],t[1001],i=0,k=0; while(cin>>n[i]){ i++; } t[0]=n[0]; //将第一个.
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描述 某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统，但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，由于该系统还在试用阶段。所以一套系统有可能不能拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度不大于30000的正整数）。计算要拦截所有导弹最小需要配备多少套这种导弹拦截系统。 格式 输...
基于贪心算法的四大经典问题求解：删数问题、区间覆盖、会场安排与导弹拦截系统设计
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04-07
内容概要：该文档是青岛大学计算机科学技术学院《算法设计与分析》课程的一份实验报告，主要探讨了贪心算法的应用...此外，报告还强调了贪心算法在解决特定优化问题时的优势，如通过排序预处理数据来简化问题求解过程。
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11-16 1171
1322拦截导弹问题(Noip1999) 【题目描述】 某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统，但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，由于该系统还在试用阶段。所以一套系统有可能不能拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度不大于30000的正整数）。计算要拦截所有导弹最小...
【信息学奥赛一本通】1322：【例6.4】拦截导弹问题(Noip1999)（贪心）
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解题思路：第一颗导弹不管怎样肯定是占用第一个系统，以后再来的第二个导弹如果小于第一个导弹的高度那么就不需要增加系统，假设大于第一颗导弹的高度，那么现在就需要增加一个导弹系统，这时再来第三颗导弹高度都小于前两个导弹系统所能拦截的最大高度，根据贪心原则，我们要比较前两个系统所能拦截的高度，选择高度较小的那个系统，这样才能做到不浪费，这时候更新前面选择的导弹系统的最小值，以此类推枚举所有导弹就可以了 下面附上ac代码 #include<bits/stdc++.h> using namespa..
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【题目描述】 某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统，但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，由于该系统还在试用阶段。所以一套系统有可能不能拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度不大于30000的正整数）。计算要拦截所有导弹最小需要配备多少套这种导弹拦截系统。 【输入】...
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6.拦截导弹 某国为了防御敌国的导弹袭击，发展出一种导弹拦截系统。但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，由于该系统还在试用阶段。所以只有一套系统，因此有可能不能拦截所有的导弹。输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度不大于30000的正整数)。计算这套系统最多能拦截多少导弹。 输入：N颗依次飞来的导弹高度，(导弹个数大于1000)。 输出：一套系统最多拦截的导弹数，并依次打印输出被拦截导弹的高度。 该问题可近
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题目描述 某国为了防御敌国的导弹袭击，发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段，所以只有一套系统，因此有可能不能拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度数据是≤50000的正整数），计算这套系统最多能拦截多少导弹，如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。 其实仔细想一下，这个题目就是想要求不上升子序列长度和上升子序列长度，这个
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【题目描述】 某国为了防御敌国的导弹袭击，开发出一种导弹拦截系统，但是这种拦截系统有一个缺陷：虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度，但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天，雷达捕捉到敌国的导弹来袭，由于该系统还在试用阶段。所以一套系统有可能不能拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度（雷达给出的高度不大于30000的正整数）。计算要拦截所有导弹最小需要配备多少套这种导弹拦截系统。 【输入】 n颗依次飞来的高度（1≤n≤1000）。 【输出】 要拦截所有导弹最小配备的系统数k。 【输入样例】 389
用贪心算法编程实现拦截导弹最大成功概率最小成本最快时间python程序
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在解决拦截导弹问题时，我们通常会考虑贪心策略，比如优先选取最接近来袭导弹的防御系统，因为它能更快地响应并减少拦截成本。这里我们可以建立一个简化模型，假设有固定数量的防御站点，每个站点都有一定的拦截成功率和成本，并且拦截时间取决于站点到导弹的距离。以下是使用贪心算法的一个基本Python程序示例： ```python import heapq class MissileDefenseSystem: def __init__(self, sites, missiles): self.sites = sites # 防御站点列表，包含每个站点的成功率、成本和响应时间 self.missiles = missiles # 来袭导弹列表，包含发射位置 self.site_indices = list(range(len(sites))) # 初始化站点索引堆 def greedy_strategy(self): result = [] # 存储拦截操作 while self.site_indices and self.missiles: closest_missile_index = heapq.heappop(self.site_indices) # 取出最近的导弹 missile_pos = self.missiles.pop(closest_missile_index) # 对于每个站点，计算其拦截成功率和成本 best_site = None min_cost = float('inf') for site_idx in self.site_indices: site = self.sites[site_idx] cost = site.cost + missile_pos.distance_to(site.location) if site.success_rate * cost < min_cost: min_cost = site.success_rate * cost best_site = site_idx if best_site is not None: result.append((best_site, min_cost)) self.sites[best_site].use() # 更新站点状态 return result, sum(site.cost for site, _ in result) # 返回拦截结果和总成本 # 示例数据 sites = [{'location': (0, 0), 'success_rate': 0.9, 'cost': 10, 'used': False}, {'location': (5, 5), 'success_rate': 0.8, 'cost': 5, 'used': False}] missiles = [{'position': (1, 1)}, {'position': (3, 3)}] defense_system = MissileDefenseSystem(sites, missiles) strategy, total_cost = defense_system.greedy_strategy() print("拦截策略:", strategy) print("总成本:", total_cost)
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