HDU - 5881 Tea 思维

本文介绍了一种解决倒茶问题的算法,通过特定策略确保两个杯子中茶的体积差不超过1。讨论了如何通过数学计算确定倒茶次数,并提供了完整的C++代码实现。
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题意是倒茶,你只知道茶壶里水是L,R,可以壶里留1体积,往两个杯子里倒,最后两个杯子里面茶的体积差不能大于1

首先会想到肯定要向第一个杯子里倒(l+1)/2 体积的茶,这样下一步就可以往另一个杯子里到(l+1)/2 +1体积,这样两次倒掉的总体积是L+2,如果R-1大于L+2的话就需要继续倒,每次最多往一个杯子里倒两体积,倒多的话可能壶里没水,违反规则,这样在特判先R<=L-2的情况,其他情况就可以按上述决策去推次数


#include<bits/stdc++.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
int main()
{
	ll l,r;
	while(cin>>l>>r)
	{
		if(r<=1)
		cout<<0<<endl;
		else if(r==2)
		cout<<1<<endl; 
		else if(r-l>=2)
		{
			if(!l)
			l=1;
			cout<<(r-2-l)/2+2<<endl;
		}
		else 
		cout<<2<<endl;
	} 
}


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### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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