D 年终奖金

博客围绕公司承接项目展开,每个项目有难度系数,要求技术人员至少完成K个项目,CEO提出酬金机制为C + (Tmax–Tmin)²。给出输入输出要求、样例,最后展示了计算公司年终至少需支付酬金数的程序代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述

***公司承接了N个项目需要年底完成,每个项目有一定的难度系数。由于项目太多了,需要招聘大量的技术人员。要求每个技术人员至少完成K个项目。

考虑到有些项目之间相似性以及项目的难易程度,为了避免某些员工只挑选轻松项目,CEO提出了一个奖励机制,当技术人员完成分配给他的任务后,年终可以得到一笔奖金,其得到的酬金将是C + (Tmax–Tmin)2(这个2表示的是平方)。其中,Tmax表示所做项目的最大的难度系数,Tmin是难度系数的最小值。

你能否计算一下,为了完成所有项目,***公司年终至少需要支付多少酬金?

输入

输入有多组测试数据。对每组测试数据:

    第一行: N  K  C     (1<=N,K<=100   1<=C<=5000 )

    第二行   N个正整数分别描述N个项目的难度系数。(1<=难度系数<=10000)
输出

对每组测试数据:输出占一行,一个整数。即,***公司年终至少需要支付的酬金数。

样例输入

2 1 12 410 2 31 4 10 3 10 1 8 3 8 3

样例输出

213

提示
第一组测试数据,如果一个人完成,酬金为1 + (4–2)2 = 5;如果分给两个人去完成,收费为1 + 1 = 2。

程序代码
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main(){
	int N, K, C;
	int A[105]={0}, B[105]={0};
	while(scanf("%d%d%d",&N,&K,&C)!=EOF){
		for(int i=0;i<N;i++){
			cin>>A[i];
		}
		sort(A,A+N);
		for(int i=0;i<105;i++){
			B[i]=99999;
		}
		for(int i=K-1;i<N;i++){
			B[i]=C+(A[i]-A[0])*(A[i]-A[0]);
		}
		for(int i=K;i<N;i++){
			for(int j=i+K-1;j<N;j++){
				B[j]=min(B[j],B[i-1]+C+(A[j]-A[i])*(A[j]-A[i]));
			}
		}
		cout<<B[N-1]<<endl;
	}
	return 0;
}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值