摘苹果第3关:摘苹果

#include<iostream>
using namespace std;

int GetApple(int a[], int height, int n)
{
    int apple=0;
    for(int i=0;i<n;i++){
        if(a[i]<=height+30){
            apple+=1;
        }
    }
    return apple;
}

int main()
{
    int n,height;
    cin>>n;
    int a[n-1];
    for(int i=0;i<n;i++){
        cin>>a[i];
    }
    cin>>height;

    int apple = GetApple(a,height,n);
    cout<<apple;
}

### 于Java实现摘苹果算法 在计算机科学领域,“摘苹果”通常被抽象成一种经典的贪心算法或者动态规划问题。这类问题的核心在于如何通过有限的操作次数最大化收益,比如摘取最多的苹果数量或获取最大的价值。 以下是基于Java的一种可能的解决方案,假设问题是这样的:给定一棵树上不同高度的苹果以及一个人能够跳跃的最大高度,计算这个人最多可以摘到多少个苹果。 #### 贪心算法实现 如果问题允许简单的逻辑判断,则可以通过遍历苹果的高度列表并统计小于等于最大跳跃高度的数量来解决问题: ```java import java.util.Arrays; public class ApplePicker { public static int maxApples(int[] appleHeights, int maxHeight) { int count = 0; for (int height : appleHeights) { if (height <= maxHeight) { // 如果当前苹果可触及 count++; // 增加计数器 } } return count; // 返回总数 } public static void main(String[] args) { int[] heights = {180, 150, 200, 170}; // 苹果高度数组 int maxHeight = 190; // 最大跳跃高度 System.out.println(maxApples(heights, maxHeight)); // 输出结果 } } ``` 上述代码实现了基本的功能需求[^3]。它利用了一个简单的一次遍历来完成任务,时间复杂度为O(n),其中n是苹果数量。 #### 动态规划扩展版本 对于更复杂的场景,例如考虑不同的工具提升跳跃能力的情况,可以引入动态规划方法。假设有k种工具分别提供额外的不同高度增加值h_i,目标是在不超过总预算的情况下找到最优组合使得能摘得更多苹果。 定义状态dp[j][i]表示前j件物品,在剩余容量为i时所能达到的最佳效果(即最多能摘几个苹果)。转移方程如下: \[ dp[j][i] = \max(dp[j-1][i], dp[j-1][i-h_j]+c_j)\] 这里 \( c_j \) 表示第 j 种工具有助于采摘的新苹果数目。 由于具体细节依赖输入数据结构设计,因此未给出完整代码片段[^4]。 --- ####
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值