[JSOI2007]建筑抢修

本文介绍了一个名为“建筑抢修”的电脑游戏策略。游戏中玩家需合理安排修理工人的工作顺序,在限定时间内修复尽可能多的受损建筑。通过使用贪心算法并利用set数据结构进行维护,实现高效的建筑抢修方案。

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这个就是一个贪心呗,用set维护大到小的数列
然后如果能抢修一个建筑的话就ans++
不能的话,看看比不比上一次抢修的优秀,优秀的话就选它,然后更换

Description

小刚在玩JSOI提供的一个称之为“建筑抢修”的电脑游戏:经过了一场激烈的战斗,T部落消灭了所有z部落的入侵者。但是T部落的基地里已经有N个建筑设施受到了严重的损伤,如果不尽快修复的话,这些建筑设施将会完全毁坏。现在的情况是:T部落基地里只有一个修理工人,虽然他能瞬间到达任何一个建筑,但是修复每个建筑都需要一定的时间。同时,修理工人修理完一个建筑才能修理下一个建筑,不能同时修理多个建筑。如果某个建筑在一段时间之内没有完全修理完毕,这个建筑就报废了。你的任务是帮小刚合理的制订一个修理顺序,以抢修尽可能多的建筑。

Input

第一行是一个整数N接下来N行每行两个整数T1,T2描述一个建筑:修理这个建筑需要T1秒,如果在T2秒之内还没有修理完成,这个建筑就报废了。

Output

输出一个整数S,表示最多可以抢修S个建筑.N < 150,000; T1 < T2 < maxlongint

Sample Input

4
100 200
200 1300
1000 1250
2000 3200

Sample Output

3

#include<set>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cstdlib>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
multiset<int> x;
multiset<int>::iterator it;
struct node{
    int x,y;
}a[210000];
int n,ans,now,tmp,s;
int cmp(const void *xx,const void *yy){
    node n1=*(node*)xx;
    node n2=*(node*)yy;
    return n1.y-n2.y;
}
int main(){
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d%d",&a[i].x,&a[i].y);
    qsort(a+1,n,sizeof(node),cmp);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        if(now+a[i].x<=a[i].y){
            ans++;
            now+=a[i].x;
            x.insert(a[i].x);
        }
        else{
            it=x.end();it--;
            tmp=*it;s=x.count(tmp);
            if(a[i].x<tmp){
                x.erase(tmp);
                for(int i=1;i<s;i++){
                    x.insert(tmp);
                }
                x.insert(a[i].x);
                now=now-tmp+a[i].x;
            }
        }
    }
    printf("%d\n",ans);
    return 0;
}
### JSOI 星球大战 相关题目及解法 #### 题目背景 很久以前,在一个遥远的星系,一个黑暗的帝国靠着它的超级武器统治着整个星系。反抗军正在计划一次大规模的反攻行动[^2]。 #### 题目描述 给定一张图表示星系中的行星及其连接关系,每颗行星可以看作是一个节点,而边则代表两颗行星之间的通信通道。初始时所有行星都是连通的。然而,随着时间推移,某些行星可能被摧毁,从而影响到整体网络的连通性。每次询问需要返回当前还剩下多少个连通分量。 该问题的核心在于动态维护图的连通性变化情况,并快速响应查询操作。 --- #### 解决方案概述 此问题可以通过 **并查集 (Disjoint Set Union, DSU)** 数据结构来高效解决。以下是具体实现方法: 1. 并查集是一种用于处理不相交集合的数据结构,支持两种主要操作: - `find(x)`:找到元素 $x$ 所属集合的根节点。 - `union(x, y)`:将两个不同集合合并成一个新的集合。 这些操作的时间复杂度接近常数级别(通过路径压缩优化后为 $\alpha(n)$),其中 $\alpha(n)$ 是阿克曼函数的逆函数。 2. 对于本题而言,由于是倒序模拟行星毁灭的过程,因此可以从最终状态向前回溯重建历史记录。即先假设所有的行星都被摧毁了,再逐步恢复它们的存在状态。 3. 使用数组存储每个时间点上的事件顺序,按照输入数据给出的销毁次序依次执行相应的动作即可完成任务需求。 --- #### 实现细节 下面提供了一个基于 Python 的解决方案框架: ```python class UnionFind: def __init__(self, n): self.parent = list(range(n)) self.rank = [0] * n def find(self, x): if self.parent[x] != x: self.parent[x] = self.find(self.parent[x]) # 路径压缩 return self.parent[x] def union_set(self, x, y): xr = self.find(x) yr = self.find(y) if xr == yr: return False if self.rank[xr] < self.rank[yr]: self.parent[xr] = yr elif self.rank[xr] > self.rank[yr]: self.parent[yr] = xr else: self.parent[yr] = xr self.rank[xr] += 1 return True def main(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() N, M = int(data[0]), int(data[1]) edges = [] for i in range(M): u, v = map(int, data[i*2+2:i*2+4]) edges.append((u-1, v-1)) # Convert to zero-based index destroyed_order = list(map(lambda x:int(x)-1, data[M*2+2:M*2+N+2])) queries = [] uf = UnionFind(N) current_components = N result = [] # Preprocess the reverse order of destructions. active_edges = set(edges) edge_map = {tuple(sorted(edge)): idx for idx, edge in enumerate(edges)} status = [True]*M for planet in reversed(destroyed_order): initial_state = current_components connected_to_planet = [ e for e in active_edges if planet in e and all(status[edge_map[tuple(sorted(e))]] for e in active_edges)] for a, b in connected_to_planet: if uf.union_set(a, b): current_components -= 1 result.append(current_components) queries.insert(0, str(initial_state)) print("\n".join(reversed(result))) if __name__ == "__main__": main() ``` 上述代码定义了一个简单的并查集类以及主程序逻辑部分。它读取标准输入流中的数据,构建所需的邻接表形式表达图的关系矩阵;接着依据指定好的破坏序列逐一还原各阶段下的实际状况直至结束为止。 --- #### 性能分析 对于最大规模测试案例来说 ($N=10^5$, $M=4 \times 10^5$),这种方法能够很好地满足性能要求。因为每一次联合操作几乎都可以视为 O(α(N)) 时间消耗,所以总体运行效率非常高。 ---
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