上海计算机学会 2023年9月月赛 乙组T1 子集和(七)(折半搜索、二分)

本文介绍了一种在给定范围内计算满足条件子集和的方法,利用折半搜索和排序策略,有效降低时间复杂度,适用于IT竞赛或编程挑战。

第一题:T1子集和(七)

标签:折半搜索、二分
题意:给定 n n n个数字 a 1 , a 2 , … , a n a_1,a_2,…,a_n a1,a2,,an构成一个集合(本题中所指的集合元素允许相等),请计算有多少子集的和大于 0 0 0?( 1 ≤ n ≤ 40 1≤n≤40 1

### 问题解析 上海计算机学会 202211乙组T2题目的大意是:给定一个正整数序列,目标是通过若干次操作将序列中所有数的总减小到不超过 $S$,每次操作可以选择一个数减1。要求在操作中尽可能少地使用操作次数,找出最少的操作次数。 该问题可以通过贪心策略解决,具体思路如下: - **判断初始条件**:首先计算所有数的总 $sum$。如果 $sum \leq S$,则无需进行任何操作。 - **优先减少较大的数**:为了使操作次数最少,应优先减少较大的数,因为较大的数减少1所带来的总减少更大。 - **排序与模拟**:将数组按从大到小排序,依次减少每个数,直到总满足条件为止。 ### 解法实现 以下是一个可能的实现代码示例: ```python n, S = map(int, input().split()) a = list(map(int, input().split())) sum_total = sum(a) if sum_total <= S: print(0) else: a.sort(reverse=True) operations = 0 for num in a: reduce_amount = min(sum_total - S, num) num -= reduce_amount sum_total -= reduce_amount operations += 1 if sum_total <= S: break print(operations) ``` ### 解法分析 - **时间复杂度**:排序操作的时间复杂度为 $O(n \log n)$,遍历数组的时间复杂度为 $O(n)$,因此总时间复杂度为 $O(n \log n)$。 - **空间复杂度**:额外使用的空间为 $O(1)$,不包括输入数组。 ### 优化与扩展 - **允许选择多个数同时减1**:如果允许每次操作同时减少多个数,则可以通过优先队列(最大堆)来维护当前最大的数,每次操作减少堆顶元素。 - **动态规划解法**:对于某些变种问题,例如要求操作后的数组满足特定条件,可以考虑动态规划解法,但此题的最优解更适合贪心策略。 - **大规模数据优化**:若数据规模较大,可以采用堆结构优化减少操作的选取过程,从而减少时间复杂度。 ### 相关问题 1. 如何解决202211乙组T2的扩展问题,例如允许选择多个数同时减1? 2. 该题的进阶版本是否存在动态规划解法? 3. 如何优化解法以应对更大的数据规模? 4. 如果操作次数的代价不同,如何调整策略以最小化代价?
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