团体程序设计天梯赛-练习集 L3-001. 凑零钱

本文探讨了如何解决凑零钱问题,通过深度优先搜索(DFS)和动态规划(DP)两种方法实现,并提供了完整的代码示例。文章分析了不同方法的优缺点,帮助读者理解并选择合适的算法。

团体程序设计天梯赛-练习集
L3-001. 凑零钱
https://www.patest.cn/contests/gplt/L3-001
DFS枚举各种情况,在记录情况。或者dp。
DFS加上剪枝就好了。
dp时如果对面值dp会时前驱为最大值,不合要求,可以对他是否联通进行dp。
dp虽然过了,但并不正确,有些情况输出的并不是最小序列。

#include<iostream>
#include <cstring>
#include  <cstdio>
using namespace std;
int N, M;
int coin[10024];
int use[10024];//用于记录使用了哪些钱币。
int maxn;//记录有钱币总值
int cmp(const void *a, const void *b) {
    return *(int *)a - *(int *)b;
}
bool Dfs(int s, int p, int cnt, int last) {
    if (p == M) {
        return true;
    }
    if (p > M) {
        return false;
    }
    //剩余钱币面值不足
    if (last + p < M) {
        return false;
    }
    for (int i = s; i < N; i++) {
        use[cnt] = coin[i];
        last -= coin[i];
        if (Dfs(i + 1, p + coin[i], cnt + 1, last)) {
            return true;
        }
    }
    return false;
}
int main() {
    while (cin >> N >> M) {
        if (N == 0 && M == 0) {
            printf("0\n");
            continue;
        }
        maxn = 0;
        memset(use, 0, sizeof(use));
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            scanf("%d", &coin[i]);
            maxn += coin[i];
        }
        qsort(coin, N, sizeof(coin[0]), cmp);
        if (Dfs(0, 0, 0, maxn)) {
            for (int i = 0, n = 0; n < M; i++) {
                n += use[i];
                printf(n < M ? "%d " : "%d\n", use[i]);
            }
        }
        else {
            printf("No Solution\n");
        }
    }
    return 0;
}
#include<algorithm>
#include  <cstring>
#include    <stack>
#include   <cstdio>
using namespace std;
const int INF = -0x3fffffff;
stack<int>s;
int n, m;
int dp[105], pre[10005], a[10005];
//pre用于记录前驱
//dp用于记录是否有数字组合能时数从零加到m。
void Dp() {
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = m; j >= a[i]; --j)
        {
            if (dp[j] <= dp[j - a[i]] + 1)
            {
                dp[j] = dp[j - a[i]] + 1;
                pre[j] = j - a[i];
            }
        }
    }
}
int main()
{
    while (scanf("%d%d", &n, &m)!=EOF) {
        for (int i = 0; i < n; ++i)
            scanf("%d", &a[i]);
        for (int i = 0; i <= m; i++) {
            dp[i] = INF;
        }
        sort(a, a + n);
        dp[0] = 0;
        Dp();
        if (dp[m] > 0)
        {
            int k = m;
            while (pre[k])
            {
                s.push(k - pre[k]);
                k = pre[k];
            }
            printf("%d", k);
            while (!s.empty())
            {
                printf(" %d", s.top());
                s.pop();
            }
            printf("\n");
        }
        else
            printf("No Solution\n");
    }
    return 0;
}
### PTA 团体程序设计天梯赛 L3 练习题目及解析 #### 题目概述 L3级别的题目通常涉及较为复杂的算法和数据结构应用,难度较高。这些题目不仅考察编程能力,还测试选手对于特定算法的理解程度以及解决实际问题的能力。 #### 示例题目分析 ##### 千手观音 [^1] **背景描述** 在一个二维平面上有N个点,每个点代表一个可以被机器人手臂触及的位置。给定M条线段连接某些点对之间的路径,每条路径都有一定的长度。目标是从起点出发到达终点,在这个过程中尽可能多地触碰不同的点,并返回能够触碰到的最大不同点数。 **输入格式** - 第一行两个整数 N 和 M (2 ≤ N ≤ 50; 1 ≤ M ≤ 200),表示总共有多少个节点以及有多少条边; - 接下来 M 行,每行三个正整数 u,v,w 描述一条无向加权边(u != v),其中 w 是这条边的权重; **输出格式** 仅有一行包含一个整数 K ,即最多能访问到的不同顶点数目(不包括起始位置)。 **解法思路** 这个问题可以通过动态规划来处理。定义 dp[i][j] 表示当前处于第 i 步并且最后一步停留在 j 这个结点上所能获得的最大分数。通过遍历所有可能的状态转移方程更新dp数组中的值直到找到最优解为止。 ```python def max_touch_points(N, edges): from collections import defaultdict graph = defaultdict(list) for edge in edges: u, v, _ = edge graph[u].append(v) graph[v].append(u) # 初始化DP表格 dp = [[0]*(N+1) for _ in range(N)] def dfs(current_node, visited_nodes): if all(visited_nodes): return sum([int(not node) for node in visited_nodes]) best_score = 0 for neighbor in graph[current_node]: new_visited = list(visited_nodes) if not new_visited[neighbor]: new_visited[neighbor] = True score_with_neighbor = dfs(neighbor, tuple(new_visited)) + int(not any(new_visited)) best_score = max(best_score, score_with_neighbor) return best_score start_state = [False] * (N + 1) result = dfs(1, tuple(start_state)) return result - 1 # 减去起始位置本身 ``` ##### 关于深度优先搜索和逆序对的问题 **背景描述** 给出一组序列,要求计算该序列中存在的全部逆序对数量。所谓“逆序对”,指的是如果存在一对索引(i,j)(i<j),使得a[i]>a[j],那么这对元素就构成了一个逆序对。 **输入格式** 单组测试样例的第一行为一个整数n(n≤10^5),表示待测序列的长度;第二行为n个由空格分隔开来的整数ai(ai∈[-1e9,+1e9]),它们共同构成了一串完整的待检测序列。 **输出格式** 输出文件应只含有一行,内有一个整数m,它代表着所求得的结果——也就是整个序列里存在的逆序对总数。 **解法思路** 利用归并排序的思想可以在O(nlogn)时间内解决问题。当我们将左半部分与右半部分合并时,只要左边某个元素大于右边任意一个小于它的元素,则说明这两个之间形成了若干个新的逆序对。因此我们只需要统计这样的情况即可得到最终答案。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; long long merge(int* A, int l, int m, int r){ int n1=m-l+1; int n2=r-m; int L[n1], R[n2]; for(int i=0;i<n1;++i)L[i]=A[l+i]; for(int j=0;j<n2;++j)R[j]=A[m+j+1]; int i=0,j=0,k=l,inversions=0; while(i<n1 && j<n2){ if(L[i]<=R[j]){ A[k++]=L[i++]; }else{ inversions+=n1-i; A[k++]=R[j++]; } } while(i<n1){A[k++]=L[i++];} while(j<n2){A[k++]=R[j++];} return inversions; } long long countInversions(int*A,int l,int r){ if(l>=r)return 0; int mid=(l+r)/2; long long cnt=countInversions(A,l,mid)+countInversions(A,mid+1,r); cnt+=merge(A,l,mid,r); return cnt; } int main(){ int n,*arr; cin>>n; arr=new int[n]; for(int i=0;i<n;++i)cin>>arr[i]; cout<<countInversions(arr,0,n-1)<<endl; delete[] arr; return 0; } ```
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