code forces 408A Line to Cashier

本文详细解析了Codeforces平台上的A LinetoCashier问题,通过模拟算法解决排队找时间最短的场景。文章深入分析了问题背景、解题思路,并提供了C语言代码实现。

code forces   A   Line to Cashier           

题目大意:排队要找时间最短的。每一列队伍抽象成一个数列,每一个数代表一个人拿着的物品数,每个物品都要花5单位的时间,每一个人算完帐都要再花15单位时间付账。

题目分析:模拟水无坑。

code:

#include<stdio.h>
int main()
{
    int i,j,t,n,num[110],sum,cnt=9999999;
    scanf("%d",&t);
    for(i=0;i<t;i++)
    {
        scanf("%d",&num[i]);
    }
    for(i=0;i<t;i++)
    {
        for(sum=j=0;j<num[i];j++)
        {
            scanf("%d",&n);
            sum+=n*5+15;
        }
        cnt=cnt<sum?cnt:sum;
    }
    printf("%d\n",cnt);
    return 0;
}






内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,提出自适应参数调整、模型优化和行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求方法;③学习如何将优化算法集到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
### Codeforces Problem 1130C 析 用户提到的是 **Codeforces Problem 742B** 的相关内容,而问题是希望找到关于 **Problem 1130C** 的答或释。以下是针对 **Problem 1130C** 的析。 #### 题目概述 在 **Codeforces Problem 1130C (Array Beauty)** 中,给定一个数组 `a` 和整数 `k`,定义子序列的美丽值为该子序列中的最小差值。目标是从数组中选取长度至少为 `k` 的子序列,使得其美丽值最大化,返回这个最大化的美丽值。 --- #### 关键概念与算法思路 为了求此问题,可以采用二分法结合滑动窗口技术来高效决问题: 1. **二分搜索范围**: 子序列的美丽值可能的最大值是数组中相邻两个元素之间的最小差值,因此可以通过二分搜索的方式,在 `[0, max_diff]` 范围内寻找满足条件的最大美丽值[^5]。 2. **验证函数设计**: 对于每一个候选美丽值 `mid`,通过滑动窗口检查是否存在一个子序列,其中任意两元素之差均不大于 `mid` 且长度不小于 `k`。如果存在,则说明当前美丽值可行;否则不可行[^6]。 3. **实现细节**: - 使用双指针维护滑动窗口。 - 记录窗口内的元素数量以及它们之间是否满足美丽值约束。 --- #### 实现代码 以下是一个基于 Python 的决方案: ```python def can_form_subsequence(a, k, mid): count = 0 last = float('-inf') for num in a: if num >= last + mid: count += 1 last = num if count >= k: return True return False def array_beauty(n, k, a): low, high = 0, max(a) - min(a) result = 0 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if can_form_subsequence(sorted(a), k, mid): result = mid low = mid + 1 else: high = mid - 1 return result # 输入处理 n, k = map(int, input().split()) a = list(map(int, input().split())) print(array_beauty(n, k, a)) ``` 上述代码实现了二分查找逻辑配合辅助函数完验证操作[^7]。 --- #### 测试样例分析 对于输入数据: ``` Input: 5 3 1 3 2 4 5 Output: 2 ``` 程序会按照如下流程执行: - 排序后的数组为 `[1, 2, 3, 4, 5]`。 - 初始二分区间为 `[0, 4]`。 - 经过多次迭代最终得出结果为 `2`,即最长符合条件的子序列美丽值。 --- #### 时间复杂度与空间复杂度 - **时间复杂度**: O(N log M),其中 N 是数组大小,M 是数组中最大值减去最小值的结果。 - **空间复杂度**: O(1),除了存储原始数组外无需额外的空间开销[^8]。 ---
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