牛客 Wannafly挑战赛20 B 背包(优先队列)

本文探讨了在给定背包容量下,从一系列物品中选取特定数量的物品,使所选物品价值中位数最大的算法实现。通过优先队列记录物品体积并确保不超过背包容量,实现了对不同情况的有效处理。

题目描述
Applese有1个容量为v的背包,有n个物品,每一个物品有一个价值ai,以及一个大小bi
然后他对此提出了自己的疑问,如果我不要装的物品装的价值最大,只是一定需要装m个物品,要使得求出来的物品价值的中位数最大
Applese觉得这个题依然太菜,于是他把这个问题丢给了你
当物品数量为偶数时,中位数即中间两个物品的价值的平均值
输入描述:
第一行三个数v, n, m,分别代表背包容量,物品数量以及需要取出的物品数量
接下来n行,每行两个数ai,bi,分别代表物品价值以及大小
n ≤ 1e5, 1 ≤ m ≤ n, ai ≤ 1e9, v ≤ 1e9, bi ≤ v
输出描述:
仅一行,代表最大的中位数
示例1
输入
复制
20 5 3
3 5
5 6
8 7
10 6
15 10
输出
复制
8

解析:
对价值进行排序
当m为奇数时,直接用优先队列纪录两边最小的体积,
当m为偶数时,我们就要考虑,两个在中间的物品价值大小一定是相邻的吗,可不可能跳过中间的物品呢?

#include<bits/stdc++.h>
using namespace  std;
#define ll long long
#define pb push_back
#define inf 200000099999999
#define mod 998244353
#define rep(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++)
#define rep1(i,a,b) for(int i=a;i>=b;i--)
const int N=1e5+100;
struct node
{
    int w,v;
    friend bool operator<(node a,node b)
    {
        return a.w==b.w?a.v<b.v:a.w<b.w;
     }
}a[N];
ll dp1[N];
ll dp2[N];
priority_queue<int>q;
int main()
{
    #ifdef LOCAL_DEFINE
        freopen("D://rush.txt", "r", stdin);
    #endif
    int v,n,m;
    cin>>v>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d%d",&a[i].w,&a[i].v);
    }
    sort(a+1,a+1+n);
    if(m%2)
    {
        ll sum=0;
        int c=m/2;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            dp1[i]=sum;
            q.push(a[i].v);
            sum+=a[i].v;
            if(q.size()>c)
            {
                int t=q.top();
                sum-=t;
                q.pop();
            }
        }
        while(!q.empty())q.pop();
        sum=0;
        for(int i=n;i>=1;i--)
        {
            dp2[i]=sum;
            q.push(a[i].v);
            sum+=a[i].v;
            if(q.size()>c)
            {
                int t=q.top();
                sum-=t;
                q.pop();
            }
        }
        for(int i=n-c;i>=c+1;i--)
        {
            if(dp1[i]+dp2[i]+(ll)a[i].v<=v)
            {
                cout<<a[i].w<<endl;
                return 0;
            }
        }
    }
    else
    {
        ll sum=0;
        int c=m/2;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            q.push(a[i].v);
            sum+=a[i].v;
            if(q.size()>c)
            {
                int t=q.top();
                sum-=t;
                q.pop();
            }
            dp1[i]=sum;
        }
        sum=0;
        while(!q.empty())q.pop();
        for(int i=n;i>=1;i--)
        {
            q.push(a[i].v);
            sum+=a[i].v;
            if(q.size()>c)
            {
                int t=q.top();
                sum-=t;

                q.pop();
            }
            dp2[i]=sum;
        }
        for(int i=n-c;i>=c;i--)
        {
            if(dp1[i]+dp2[i+1]<=v)
            {
                cout<<(ll)(a[i].w+a[i+1].w)/2<<endl;
                return 0;
            }
        }
    }
    return 0;
}
牛客练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构与算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **数组相关问题** - 常见的题目包括查找数组中出现次数超过一半的数字、寻找缺失的数字、求解最大子数组和等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多数元素问题)、双指针技巧或前缀和优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找出两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步数,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及二叉树的遍历、路径和、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序等算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行求解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做出局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多数元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输入的数据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如二分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力和代码调试速度。 ---
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