hdu 5744 Keep On Movin (字符串)

本文探讨了如何利用多种字符构建多个回文串,并确保最短回文串长度最大化的算法实现。通过统计奇数数量字符类型来确定回文串数量,进而平衡分配字符以达到最优解。

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Keep On Movin
Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)
Total Submission(s): 536 Accepted Submission(s): 389

Problem Description
Professor Zhang has kinds of characters and the quantity of the i-th character is ai. Professor Zhang wants to use all the characters build several palindromic strings. He also wants to maximize the length of the shortest palindromic string.

For example, there are 4 kinds of characters denoted as ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’ and the quantity of each character is {2,3,2,2} . Professor Zhang can build {“acdbbbdca”}, {“abbba”, “cddc”}, {“aca”, “bbb”, “dcd”}, or {“acdbdca”, “bb”}. The first is the optimal solution where the length of the shortest palindromic string is 9.

Note that a string is called palindromic if it can be read the same way in either direction.

Input
There are multiple test cases. The first line of input contains an integer T, indicating the number of test cases. For each test case:

The first line contains an integer n (1≤n≤105) – the number of kinds of characters. The second line contains n integers a1,a2,…,an (0≤ai≤104).

Output
For each test case, output an integer denoting the answer.

Sample Input

4
4
1 1 2 4
3
2 2 2
5
1 1 1 1 1
5
1 1 2 2 3

Sample Output

3
6
1
3

题意:给你n种字符,然后告诉你每种字符的数量,让你将他们组成几个回文串,求组成的回文串中最小长度的最优解。

思路:我们通过统计奇数个数的字符的种类数,求得需要分成的回文串的个数,然后将剩下的字符平分到回文串中,当分配的是奇数的时候,数量减一,最后,加上自己这个字符输出就行了。

ac代码:

#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<string.h>
#include<stack>
#include<set>
#include<map>
#include<queue>
#include<vector>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define MAXN 1010000
#define LL long long
#define ll __int64
#define INF 0x7fffffff
#define mem(x) memset(x,0,sizeof(x))
#define PI acos(-1)
#define eps 1e-8
using namespace std;
ll gcd(ll a,ll b){return b?gcd(b,a%b):a;}
ll lcm(ll a,ll b){return a/gcd(a,b)*b;}
ll powmod(ll a,ll b,ll MOD){ll ans=1;while(b){if(b%2)ans=ans*a%MOD;a=a*a%MOD;b/=2;}return ans;}
double dpow(double a,ll b){double ans=1.0;while(b){if(b%2)ans=ans*a;a=a*a;b/=2;}return ans;}
//head
int a[MAXN];
int main()
{
    int t;scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
        int n;scanf("%d",&n);
        int cnt=0;int sum=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
            if(a[i]%2) cnt++;
            sum+=a[i];
        }
        if(cnt<=1)
            printf("%d\n",sum);
        else
        {
            int now=sum-cnt;
            int ans=now/cnt;
            if(ans%2) ans--;
            if(ans==0)
                printf("1\n");
            else
                printf("%d\n",ans+1);
        }
    }
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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