最少拦截系统||HDU1257

针对导弹防御场景,本文介绍了一种使用贪心算法优化导弹拦截系统配置的方法。通过计算每枚导弹所需拦截系统的最小数量,实现资源的有效利用。具体算法实现了如何分配现有系统或新增系统以确保所有来袭导弹被拦截。

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1257

Problem 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超过前一发的高度.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.
怎么办呢?多搞几套系统呗!你说说倒蛮容易,成本呢?成本是个大问题啊.所以俺就到这里来求救了,请帮助计算一下最少需要多少套拦截系统.

Input

输入若干组数据.每组数据包括:导弹总个数(正整数),导弹依此飞来的高度(雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数,用空格分隔)

Output

对应每组数据输出拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统.

Sample Input

8 389 207 155 300 299 170 158 65

Sample Output

2

题解:看起来说是动态规划,我看了很多博客感觉更倾向于贪心,每一次拦截炮弹,都用目前射程比他高并且离他最进的那个系统打,这样损耗最小

代码:

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
    int dp[10000],x,s,i,mdis,k,t,n;//mdis用来存储目前所用系统可以打得最大高度和这个炮弹的距离差 
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        s=0;
        while(n--)
        {
            k=1;
            scanf("%d",&x);
            mdis=9999999;
            for(i=0;i<s;i++)//for挨个现在已有的系统查询 
            {
                if(dp[i]>=x&&mdis>dp[i]-x)//能拦截这个炮弹,并且mdis最小的 
                {
                    mdis=dp[i]-x;//更新mdis值 
                    k=0;
                    t=i;//这个系统的拦截高度变成了炮弹高度 
                }
            }
            if(k)
            {
                dp[s]=x;//如果都不符合,新建一个系统 
                s++;
            }
            else
                dp[t]=x;//符合了找出用的那个系统 
        }
        printf("%d\n",s);
    }
return 0;
}
### 关于HDU的相关系统调用 在天文学领域,HDU(Header Data Unit)通常指的是FITS文件中的数据单元。FITS(Flexible Image Transport System)是一种广泛用于存储科学图像和相关数据的标准格式。每个FITS文件由一个或多个HDU组成,而每个HDU又分为头部(header)和数据部分(data)。为了操作这些HDU,可以使用Python库`astropy`或其他专门处理FITS文件的工具。 以下是关于如何使用Python中的`astropy.io.fits`模块来读取、写入以及操作HDU的一些基本示例: #### 示例代码:创建并保存一个新的FITS文件 ```python from astropy.io import fits # 创建一个简单的二维数组作为数据 data = [[1, 2], [3, 4]] # 定义头信息 hdu_header = fits.Header() hdu_header['OBSERVER'] = 'John Doe' hdu_header['DATE'] = '2023-09-01' # 将数据封装到Primary HDU中 primary_hdu = fits.PrimaryHDU(data=data, header=hdu_header) # 构建HDU列表并将其保存为FITS文件 hdul = fits.HDUList([primary_hdu]) hdul.writeto('example.fits', overwrite=True) ``` 此代码片段展示了如何定义一个带有元数据的简单HDU,并将其保存至名为`example.fits`的文件中[^3]。 #### 示例代码:打开现有的FITS文件并访问特定HDU的数据 ```python from astropy.io import fits # 打开已有的FITS文件 with fits.open('example.fits') as hdul: # 查看所有HDUs的信息 hdul.info() # 访问第一个HDU的内容及其头部信息 data = hdul[0].data header = hdul[0].header print(f"Data:\n{data}") print(f"Header Keywords:\n{header}") ``` 这段脚本说明了怎样加载本地磁盘上的FITS文档,并提取其中某个具体HDU所含的具体资料与属性标签。 #### 处理多扩展名(Fits Extensions)的情况 当遇到包含多个Extension HDUs (如ImageHDU或者BinTableHDU) 的复杂结构化 FITS 文件时,则需特别注意索引位置。例如: ```python import numpy as np from astropy.table import Table from astropy.io import fits table_data = Table([[1, 2], ['a', 'b'], [True, False]], names=['id', 'name', 'flag']) hdu_table = fits.BinTableHDU(table_data.as_array()) hdulist = fits.HDUList([ fits.PrimaryHDU(), hdu_table]) hdulist.writeto('multi_ext.fits', overwrite=True) ``` 这里演示的是构建了一个二进制表格形式的新HDU附加给主HDU之后再整体存档的过程。 --- ###
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