HDU 1260 Tickets

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1260


题意:有n个人排队买票。给出n个人单独的买票时间s,已经一个人与在他前面的另一个人一同票花的时间sc,问最少花费多少时间


思路:很容易就想到转移方程是dp[i]=max(dp[i-1]+s[i],dp[i-2]+sc[i]),最后转换成XX:XX:XX的形式记得补上0就可以了



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

int s[2030],sc[2030],dp[2030];

int main()
{
    int t,n;
    scanf("%d",&t);
    while (t--)
    {
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        scanf("%d",&n);
        for (int i=1;i<=n;i++)
          scanf("%d",&s[i]);

        for (int i=2;i<=n;i++)
          scanf("%d",&sc[i]);

        dp[0]=0;
        dp[1]=s[1];
        for (int i=2;i<=n;i++)
        {
            dp[i]=min(dp[i-1]+s[i],dp[i-2]+sc[i]);
        }

        int hour=dp[n];
        int ss=hour%60;
        hour/=60;
        int min=hour%60;
        hour/=60;
        int jd=(hour+8)/12;
        hour=(hour+8)%12;
        if (jd%2==0) printf("%02d:%02d:%02d am\n",hour,min,ss);
        else printf("%02d:%02d:%02d pm\n",hour,min,ss);
    }
}


资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/c705392404e8 在本项目中,我们聚焦于“天池-零基础入门数据挖掘-心跳信号分类预测-EDA分析全过程-代码.rar”这一主题。该压缩包涵盖了一次针对心跳信号分类预测的数据挖掘实践,涉及数据的初步探索性分析(Exploratory Data Analysis, EDA)以及相关代码。 “天池”通常指阿里巴巴天池大数据竞赛平台,这是一个提供各类数据竞赛的平台,旨在助力数据科学家和初学者提升技能并解决实际问题。此数据挖掘任务可能是一项竞赛项目,要求参赛者对心跳信号进行分类预测,例如用于诊断心脏疾病或监测健康状况。EDA是数据分析的关键环节,其目的是通过可视化和统计方法深入了解数据的特性、结构及潜在模式。项目中的“task2 EDA.ipynb”很可能是一个 Jupyter Notebook 文件,记录了使用 Python 编程语言(如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等库)进行数据探索的过程。EDA 主要包括以下内容:数据加载,利用 Pandas 读取数据集并检查基本信息,如行数、列数、缺失值和数据类型;描述性统计,计算数据的中心趋势(平均值、中位数)、分散度(方差、标准差)和分布形状;可视化,绘制直方图、散点图、箱线图等,直观呈现数据分布和关联性;特征工程,识别并处理异常值,创建新特征或对现有特征进行转换;相关性分析,计算特征之间的相关系数,挖掘潜在关联。 “example.html”可能是一个示例报告或结果展示,总结了 EDA 过程中的发现,以及初步模型结果,涵盖数据清洗、特征选择、模型训练和验证等环节。“datasets”文件夹则包含用于分析的心跳信号数据集,这类数据通常由多个时间序列组成,每个序列代表一个个体在一段时间内的 ECG 记录。分析时需了解 ECG 的生理背景,如波
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