数学回味系列之23 - 小明买书

小明在书店挑了六本书,每本价格不同,爸爸只有十几元。小明需选出书使得总价最接近10元。解题关键是从6个数中选若干数使和与10的差值最小。问题涉及选择策略和差值计算。

问题提出:

       小明假期同爸爸一起去书店,他选中了六本书,每本书的单价分别为:3.1,1.7,2,5.3,0.9和7.2。不巧的是,小明的爸爸只带了十几块钱,为了让小明过一个愉快的假期,爸爸扔然同意买书,但提邮购一个要求,要小明从六本书中选出若干本,使得单价相加所得的和同10最接近。


解题思路:

       可以将题目简化为:从6个数中选取若干个求和,使得和与10的差值最小。

       这里面隐含两个问题,一是如何选择若干数,二是求差值。

       参考代码:

#include <math.h>
#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
	double dpBooks[6] = {3.1, 1.7, 2.0, 5.3, 0.9, 7.2}; 
	const double dLimit = 10;
	double dMinAbs = 100; //给个比较大的数。
	long nIndex = 0;
	for (long k=0; k<64; k++)
	{
		double dSum=0;
		long nBitMask=1;
		for (long n=0; n<6; n++)
		{
			if (k & nBitMask)
				dSum += dpBooks[n];
			nBitMask = nBitMask<<1;
		}
		double dAbs = fabs(dSum - dLimit);
		if (dAbs < dMinAbs)
		{
			dMinAbs = dAbs;
			nIndex = k;
		}
	}
	// nIndex 是最佳结果,下面打印
	lon
### 关于华为OD机试2025B卷中小明减肥的算法题 #### 题目描述 小明计划通过锻炼来减轻体重。他每天可以选择不的运动方式,每种运动消耗一定的卡路里并花费一定的时间完成。为了达到最佳效果,小明希望在有限时间内最大化燃烧的总卡路里数。 给定一系列活动及其对应的卡路里消耗和所需时间,以及一天内的最大可用时间,请设计一种方法帮助小明制定最优方案,在不超过规定时间的前提下实现最大的卡路里消耗目标。 此问题属于经典的 **动态规划 (Dynamic Programming)** 类型[^1]。 --- #### 动态规划解决思路 定义状态 `dp[i][j]` 表示从前 `i` 种活动中选取若干项,并且总耗时不超过 `j` 的情况下能够获得的最大卡路里消耗量。 转移方程如下: - 如果不选第 `i` 项,则 `dp[i][j] = dp[i-1][j]`; - 如果选择第 `i` 项(前提是该活动所需的耗时小于等于当前剩余时间),则有 `dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-t_i]+c_i)`, 其中 `t_i` 和 `c_i` 分别表示第 `i` 项活动所耗费时间和对应能减少的卡路里数量。 初始条件设置为当没有任何项目可选 (`i=0`) 或者没有剩余时间可供分配(`j=0`) 时候均为零即 `dp[0][*]=dp[*][0]=0`. 最终答案存储于变量 `dp[n][T_max]`, 这里的 n 是总的活动数目而 T_max 则代表每日允许使用的最长小时数. --- #### 示例代码实现 (Python) 以下是基于以上理论的一个简单实现: ```python def max_calories_burned(activities, time_limit): """ 计算在限定时间内可以烧掉的最大卡路里 :param activities: list of tuples [(time_required_1, calories_burned_1), ...] :param time_limit: int 总共有的时间限制 :return: int 可以得到的最大卡路里值 """ num_activities = len(activities) # 初始化 DP 数组 dp = [[0]*(time_limit+1) for _ in range(num_activities+1)] for i in range(1, num_activities + 1): t_i, c_i = activities[i-1] # 当前活动的时间需求与卡路里贡献 for j in range(time_limit + 1): if j >= t_i: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j - t_i] + c_i) else: dp[i][j] = dp[i-1][j] return dp[num_activities][time_limit] # 测试数据 if __name__ == "__main__": test_activities = [(3, 40), (4, 50), (2, 20)] # 每个元组形式为 (所需时间, 减少的卡路里) total_time_available = 6 # 设定总共拥有的时间为6个小时 result = max_calories_burned(test_activities, total_time_available) print(f"Maximum Calories Burned within {total_time_available} hours is {result}") ``` 上述程序展示了如何利用二维数组构建动态规划表解决问题的过程[^1]. --- #### 复杂度分析 - 时间复杂度 O(n*T),这里n指代的是不种类的任务总数,T则是设定好的最长时间界限. - 空间复杂度样也是 O(n*T). 这种解法虽然占用较多内存空间但是由于其清晰易懂所以非常适合用来处理此类背包类别的优化难题[^1]. ---
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