Greedy——HDOJ 1050

本文介绍了解决HDOJ1050问题的方法,通过计算每个点被重复走过的次数来找出最繁忙的路径节点,并以此确定所需时间。文章详细解释了如何简化坐标并使用数组记录路径频率。

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//HDOJ 1050
//找到求解的重点,求每个点被重复走过的次数,
//最多的那个,也就是要从他那里经过的最多次数,
//也就是所花时间,注意对门的只算一个点,1和2,3和4这样的就是对门
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	int T,n,i,s,r,temp,k,max;
	int p[200];
	cin>>T;
	while(T--)
	{
		for(i=0;i<200;i++)
			p[i]=0;
		cin>>n;
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			cin>>s>>r;
			s=(s-1)/2;
			r=(r-1)/2;
			if(s>r)
			{
				temp=s;
				s=r;
				r=temp;
			}
			for(k=s;k<=r;k++)
				p[k]++;
		}
		max=-1;
		for(i=0;i<200;i++)
			if(p[i]>max)
				max=p[i];
		cout<<10*max<<endl;
	}
	return 0;
}
一开始自己还想用链表来做,后来想想自己是进入了一个思想惯性了,唉~ 还是要多总结,说不定我可以。
关于 HDOJ 平台上的题目 2071 的具体信息并未在当前引用中提及。然而,可以基于以往经验以及类似的编程竞赛问题提供一些可能的方向。 通常情况下,在线评测系统的题目会涉及算法设计、数据结构应用或者数学建模等内容。以下是针对该类问题的一些通用分析方法: ### 可能的解法方向 #### 数据输入与处理 假设 HDOJ 2071 是一个典型的算法题,则需要先理解其输入输出格式。一般而言,这类题目会有如下特点: - 输入部分可能会给出一组或多组测试样例。 - 输出需严格按照题目描述中的要求进行格式化[^1]。 对于多组测试的情况,程序应能够循环读取直到结束标志为止,并逐一解决问题并打印结果。 #### 动态规划或贪心策略的应用 如果问题是寻找某种最优路径或是分配资源使得某个目标函数达到极值的话,那么动态规划(DP) 或者 贪心(Greedy Algorithm) 很可能是有效的解决方案之一[^4]。 例如给定一系列物品及其重量和价值,求背包容量下所能装载的最大总价值;又或者是安排工作时间表让员工满意度最高之类的问题都可以通过上述两种技术来解决。 #### 图论模型构建 当涉及到节点之间的连接关系时(比如社交网络好友推荐系统),图论成为强有力的工具集。最短路徑問題(SP),最小生成樹(MST),二分匹配等问题均属于此类范畴[^2]。 如果是有关于稳定婚姻配对之类的场景,则可以直接套用 Gale-Shapley algorithm 来实现稳定的双边市场机制。 #### 字符串操作技巧 有些时候还需要处理字符串模式匹配的任务,这时KMP(Knuth-Morris-Pratt) 算法或者其他高级文本检索手段就派上了用途[^3]。 下面是一个简单的 Python 实现框架用于演示如何解析标准 IO 流程: ```python import sys def solve_problem(): while True: try: n = int(input()) # Process input data here... result = compute(n) print(result) except EOFError: break if __name__ == "__main__": solve_problem() ``` 请注意以上仅为伪代码示意,实际编码过程中还需考虑边界情况及其他细节因素。 ---
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