(code jam)Problem A. Store Credit

本文探讨了如何通过算法高效地解决购物时寻找总价等于信用额度的商品组合的问题,包括输入处理、解决方案查找以及输出格式规范。

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

Problem

You receive a credit C at a local store and would like to buy two items. You first walk through the store and create a list L of all available items. From this list you would like to buy two items that add up to the entire value of the credit. The solution you provide will consist of the two integers indicating the positions of the items in your list (smaller number first).

Input

The first line of input gives the number of cases, NN test cases follow. For each test case there will be:

  • One line containing the value C, the amount of credit you have at the store.
  • One line containing the value I, the number of items in the store.
  • One line containing a space separated list of I integers. Each integer P indicates the price of an item in the store.
  • Each test case will have exactly one solution.

Output

For each test case, output one line containing "Case #x: " followed by the indices of the two items whose price adds up to the store credit. The lower index should be output first.

Limits

5 ≤ C ≤ 1000
1 ≤ P ≤ 1000

Small dataset

N = 10
3 ≤ I ≤ 100

Large dataset

N = 50
3 ≤ I ≤ 2000

Sample


Input 

Output 
3
100
3
5 75 25
200
7
150 24 79 50 88 345 3
8
8
2 1 9 4 4 56 90 3
Case #1: 2 3
Case #2: 1 4
Case #3: 4 5

这对英语不好的人简直就是虐待。

题意:我也没怎么看懂,半猜半做,大概是有p块大洋,想去商店买两样东西,使钱正好花光。商店有I样东西,保证存在输出,求出最小的他们的坐标。

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
	freopen("A-small-practice.in","r",stdin);
	freopen("output.out","w",stdout);
	int a[5010];
	int n,i,j,p,m,f;
	int t=1;
	scanf("%d",&n);
	while (n--)
	{
		f=1;
		scanf("%d",&p);
		scanf("%d",&m);
		for (i=1;i<=m;i++)
			scanf("%d",&a[i]);
		for (i=1;i<m;i++)
			if (f)
				for (j=i+1;j<=m;j++)
					if (a[i]+a[j]==p)
					{
						f=0;
						printf("Case #%d: %d %d\n",t++,i,j);
						break;
					}
	}
	return 0;
}



内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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