OJ-多元Huffman编码问题

最新推荐文章于 2020-11-27 20:16:05 发布

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本文探讨了在一个操场的四周摆放着n堆石子，如何通过算法计算将这些石子有次序地合并成一堆的最大总费用和最小总费用。具体地，文章介绍了一种方法，该方法规定每次至少选2堆最多选k堆石子合并，并详细解释了如何使用优先队列来实现这一过程。

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多元Huffman编码问题

Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB

Problem Description

在一个操场的四周摆放着n堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次至少选2 堆最多选k堆石子合并成新的一堆，合并的费用为新的一堆的石子数。试设计一个算法，计算出将n堆石子合并成一堆的最大总费用和最小总费用。
对于给定n堆石子,计算合并成一堆的最大总费用和最小总费用。

Input

输入数据的第1 行有2 个正整数n和k（n≤100000，k≤10000），表示有n堆石子，每次至少选2 堆最多选k堆石子合并。第2 行有n个数（每个数均不超过 100），分别表示每堆石子的个数。

Output

将计算出的最大总费用和最小总费用输出，两个整数之间用空格分开。

Sample Input

7 3
45 13 12 16 9 5 22

Sample Output

593 199

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main()
{
   int n, k, i, j, x;
   priority_queue<int>queue1;
   priority_queue<int, vector<int>, greater<int> >queue2;
   cin>>n>>k;
   for(i = 0;i < n;i++)
   {
       cin>>x;
       queue1.push(x);
       queue2.push(x);
   }
   long long sum1 = 0;
   while(queue2.size() % (k-1) != 1)
   {
       queue2.push(0);
   }
   while(queue2.size() > 1)
   {
       long long s = 0;
       for(i = 0;i < k;i++)
       {
           int aa = queue2.top();
           queue2.pop();
           s += aa;
       }
       sum1 += s;
       queue2.push(s);
   }
   long long sum2 = 0;
   while(queue1.size() > 1)
   {
       int aa = queue1.top();
       queue1.pop();
       int bb = queue1.top();
       queue1.pop();
       sum2 += aa + bb;
       queue1.push(aa+bb);
   }
   cout<<sum2<<" "<<sum1<<endl;
   return 0;
}