【P1046】陶陶摘苹果(入门)

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首先分析题目,提取关键信息:

  • 每到秋天树上就会结出 10 个苹果
  • 陶陶有个 30 厘米高的板凳,可以踩上去
  • 已知 10 个苹果到地面的高度和陶陶伸手达到的最高高度。

然后分析输入输出格式:

  • 输入包括两行数据
  • 第一行10个100~200的整数,代表十个苹果的高度
  • 第二行只有一个100~120的整数,代表陶陶伸手达到的最高高度。
  • 输出一个整数,表示陶陶能摘到多少个苹果。

由上面分析可知,需要先把苹果的高度存储起来,再根据陶陶伸手达到的最高高度进行计算,别忘了加上凳子的高度。

import java.util.Scanner;

public class P1046 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner s=new Scanner(System.in);
        int[] a=new int[10];
        for(int i=0;i<10;i++){
            a[i]=s.nextInt();
        }
        int g= s.nextInt();
        byte n=0;
        for(int i=0;i<10;i++){
            if(g+30>=a[i])
               n+=1;
        }
        System.out.println(n);
    }
}
  • 首先定义一个整形数组,用来存储苹果的高度。因为大于127所以用int,并且已知只有10个苹果,所以长度为10。
  • 循环读入苹果的高度
  • 读入陶陶伸手达到的最高高度,并存储起来。
  • 定义一个变量准备用来存储摘到的苹果数量,记得赋初值。
  • 循环取出每个苹果的高度,用陶陶伸手达到的最高高度+凳子的高度去比较,大于等于则能摘到。
  • 将摘到的苹果计数
  • 输出摘到的苹果数量。

主要是怎么定义数组,怎么给数组赋值。还有别忘了给参数赋初值和加上板凳的高度。

新增知识点:数组

### 关于P1478陶陶摘苹果升级版题目解析 #### 题目描述 给定n个苹果到达地面的高度`xi`,椅子的高度`a`,陶陶手伸直的最大长度`b`,以及陶陶剩余的力气`s`。对于每一个苹果,给出其距离地面的具体高度,并且提供摘取该苹果所需的特定力气值`yi`。目标是在陶陶的力气耗尽前(`s<0`)计算并返回能够成功摘得的苹果数量最大值。 #### 数据输入格式说明 程序接收一系列参数作为输入数据,具体包括但不限于: - 苹果总数`n` - 椅子增加后的总可达高度`(a+b)` - 剩余可用力气总量`s` - 接下来的一系列成对的数据代表各个苹果离地的实际高度及其对应的采摘所需耗费的力量[^2] #### 解决方案概述 为了使陶陶能够在有限的体力范围内获取尽可能多的果实,合理的策略是对所有待选对象按照其所需付出的努力程度从小到大排序;优先处理那些成本较低的任务可以有效提升整体效率。因此,在此情境下应当首先考虑按升序排列各苹果对应的需求力量列表,之后逐一尝试收集直到无法继续为止[^3]。 #### 实现细节分析 考虑到上述逻辑流程,下面是一个基于C++语言实现这一算法思路的例子: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; struct Apple { int height; int effort; }; bool compare(Apple a, Apple b){ return a.effort < b.effort; } int main(){ int n,a,b,s,x,y; cin>>n>>a>>b>>s; vector<Apple> apples(n); for(int i=0;i<n;++i){ cin >> x >> y; if(x<=a+b){ // 只记录可触及范围内的苹果 apples[i].height=x; apples[i].effort=y; }else{ apples[i].effort=s+1; // 将不可达苹果标记为不可能被选择的状态 } } sort(apples.begin(),apples.end(),compare); int count = 0; for(auto &apple : apples){ if(s>=apple.effort && apple.effort!=s+1){ ++count; s-=apple.effort; } } cout<<count<<"\n"; } ``` 通过这段代码实现了对问题的有效解决方法,即先过滤掉超出能力范围的目标,接着依据消耗代价由低至高遍历筛选符合条件的对象直至资源不足以支撑进一步行动。
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