AcWing 1235. 付账问题(贪心)

[题目概述]

几个人一起出去吃饭是常有的事。
但在结帐的时候,常常会出现一些争执。
现在有 n 个人出去吃饭,他们总共消费了 S 元。
其中第 i 个人带了 aia_iai 元。
幸运的是,所有人带的钱的总数是足够付账的,但现在问题来了:每个人分别要出多少钱呢?
为了公平起见,我们希望在总付钱量恰好为 S 的前提下,最后每个人付的钱的标准差最小。
这里我们约定,每个人支付的钱数可以是任意非负实数,即可以不是 1 分钱的整数倍。
你需要输出最小的标准差是多少。
标准差的介绍:标准差是多个数与它们平均数差值的平方平均数,一般用于刻画这些数之间的“偏差有多大”。
形式化地说,设第 i 个人付的钱为 bib_ibi
元,那么标准差为 :
在这里插入图片描述

输入格式

第一行包含两个整数 n、S;
第二行包含 n 个非负整数 a1, …, an。

输出格式

输出最小的标准差,四舍五入保留 4 位小数。

数据范围

1≤n≤5×1051 ≤ n ≤ 5×10^51n5×105,
0≤ai≤1090 ≤ a_i ≤ 10^90ai109,
0≤S≤10150 ≤ S ≤ 10^150S1015

输入样例1:

5 2333
666 666 666 666 666

输出样例1:

0.0000

输入样例2:

10 30
2 1 4 7 4 8 3 6 4 7

输出样例2:

0.7928

现在感觉这贪心就是纯数学题 这题用到了均值不等式。
让我们求每个人付的钱数的标准差的最小值,也就是方差开根号,方差代表波动程度,那就是每个人付的钱最少最好,每个人都付账单的均值,这个想法的前提是你手里的前比均值大。要是手里的钱还不够付,那就有多少付多少,少付的在让其他人去均摊,这就是我们的第一步,猜想策略。(想不出来就嘎了)
接下来就是证明了

  1. a[i] >= s/n -> b[i] = s/n

请添加图片描述

  1. a[i] < s/n -> b[i] = a[i]

请添加图片描述

这样最难的这步证明也结束了,现在就根据这个贪心策略写代码就行。

  • 完整代码
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cmath>

using namespace std;

const int N = 500010;
int a[N];
int n;
int main(){
    long double s;
    cin >> n >> s;
    for(int i = 0; i < n; i ++) cin >> a[i];
    // 必须要先排一次序,确保前面已经考虑的数有效
    sort(a, a + n);
    // long double是为了精度问题 
    long double sum = 0, avg = s / n;
    for(int i = 0; i < n; i ++){
    	// cru是b[i],如果a[i] < cru,他就是账单的平均值
    	double cru = s / (n - i);
        if(a[i] < cru) cru = a[i];
        sum += (cru - avg) * (cru - avg);
        s -= cru;

    }
    
    printf("%.4llf", sqrt(sum / n));
    return 0;
}
  • 本题的分享就结束了,还是比较难得,尤其是想策略的第一步,有问题的小伙伴可以留言。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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