POJ 3069 Saruman's Army

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstdlib>
#include<stack>
#include<queue>
using namespace std;

int R , N;
int an[1010];

int cmp(const void *a ,const void *b)
{
    return *(int*)a-*(int*)b;
}

int main()
{
    while(scanf("%d%d",&R,&N)!=EOF)
    {
        if(R==-1 && N==-1)
            break;
        for(int i= 0;i<N;i++)
        {
            scanf("%d",&an[i]);
        }
        qsort(an,N,sizeof(int),cmp);
        int i=0;
        int ans=0;
        while(i<N)
        {
            int s = an[i++];
            while(i<N && an[i] <= s+R)
                i++;
            int p=an[i-1];
            while(i<N&& an[i]<=p+R)
                i++;
            ans++;
        }
        printf("%d\n",ans);
    }
	return 0;
}

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
### 关于POJ 3069问题的解题思路 POJ 3069题目通常涉及图论中的最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)问题。该类问题的核心在于通过Kruskal算法或Prim算法来寻找连接所有节点所需的最低成本边集合。 #### Kruskal算法的应用 Kruskal算法是一种贪心策略,用于解决无向加权连通图中的MST问题。其基本原理是对所有的边按照权重从小到大排序,并依次尝试加入当前边至已有的森林中[^4]。如果加入某条边不会形成环,则将其纳入最终的MST;否则跳过这条边。此过程需借助并查集数据结构以高效检测是否存在环。 以下是基于Python实现的一个简单版本: ```python class UnionFind: def __init__(self, size): self.parent = list(range(size)) def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) return self.parent[x] def union_set(self, x, y): rootX = self.find(x) rootY = self.find(y) if rootX != rootY: self.parent[rootY] = rootX def kruskal(edges, num_nodes): edges.sort(key=lambda edge: edge[2]) # Sort by weight. uf = UnionFind(num_nodes) mst_weight = 0 count_edges = 0 for u, v, w in edges: if uf.find(u) != uf.find(v): uf.union_set(u, v) mst_weight += w count_edges += 1 if count_edges == num_nodes - 1: break return mst_weight if count_edges == num_nodes - 1 else float('inf') ``` 这段代码定义了一个`UnionFind`类用来管理各个顶点所属的集合状态,并实现了Kruskal核心逻辑函数kruscal()。它接受边列表edges以及节点数量num_nodes作为参数返回总代价或者无穷大表示无法构建完整的MST[^5]。 #### Prim算法简介 另一种求解方法是采用Prim算法,在处理稠密图时可能更有效率。Prim从任意起点出发逐步扩展最短路径直到覆盖整个图为止。每次迭代都选取尚未访问过的邻接点中最轻的一条边接入现有子图之中[^6]。 虽然这里未提供具体编码实例,但理解这两种经典技术对于解答像POJ 3069这样的竞赛问题是至关重要的基础知识点之一。
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