JZOJ 1774. 合并果子 (Standard IO)

本文介绍了一个经典的哈夫曼树应用问题——合并果子问题。问题描述在一个果园中,需要将不同种类的果子进行合并,目标是最小化合并过程中的体力消耗。文章提供了详细的解题思路及实现代码,利用小根堆维护待合并果子的最小值,通过不断合并最小的两个堆来达到最优解。

1774. 合并果子 (Standard IO)

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Description

  在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆。多多决定把所有的果子合成一堆。
  每一次合并,多多可以把两堆果子合并到一起,消耗的体力等于两堆果子的重量之和。可以看出,所有的果子经过n-1次合并之后,就只剩下一堆了。多多在合并果子时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。
  因为还要花大力气把这些果子搬回家,所以多多在合并果子时要尽可能地节省体力。假定每个果子重量都为1,并且已知果子的种类数和每种果子的数目,你的任务是设计出合并的次序方案,使多多耗费的体力最少,并输出这个最小的体力耗费值。
  例如有3种果子,数目依次为1,2,9。可以先将 1、2堆合并,新堆数目为3,耗费体力为3。接着,将新堆与原先的第三堆合并,又得到新的堆,数目为12,耗费体力为 12。所以多多总共耗费体力=3+12=15。可以证明15为最小的体力耗费值。

Input

  输入文件fruit.in包括两行,第一行是一个整数n(1 <= n <= 30000),表示果子的种类数。第二行包含n个整数,用空格分隔,第i个整数ai(1 <= ai <= 20000)是第i种果子的数目。

Output

  输出文件fruit.out包括一行,这一行只包含一个整数,也就是最小的体力耗费值。输入数据保证这个值小于2^31。

Sample Input

3
1 2 9

Sample Output

15

Data Constraint

Hint

【数据规模】
  对于30%的数据,保证有n <= 100;
  对于50%的数据,保证有n <= 5000;
  对于全部的数据,保证有n <= 30000。

题解

今天查了下专题发现我似乎不知道哈夫曼树是啥,还好有大佬们可以问,于是找了到入门题练练

作为一道哈夫曼树入门题,还是很水的
直接依照哈夫曼树的定义做

建一个小根堆维护剩下的果子的最小值
然后每次找最小的两堆合并,再加回堆里就行了

代码

#include<iostream>
#include<iostream>
#include<cstdio>
#define INF 2147483647
#define N 30001
using namespace std;

long long dui[N*2+1],top;
void add(long x)
{   long now;
    dui[++top]=x;
    for(now=top;dui[now/2]>dui[now]&&now>1;now/=2)
        swap(dui[now],dui[now/2]);
}
long qu()
{   long ans=dui[1],now;
    bool t=false;
    dui[1]=INF;
    now=1;
    while(!t){
        t=true;
        if(now*2==top||dui[now*2]<dui[now*2+1]){
            if(dui[now]>dui[now*2]){
                swap(dui[now],dui[now*2]);
                now=now*2;
                t=false;
            }
        }else if(now*2+1<=top)
            if(dui[now]>dui[now*2+1]){
                swap(dui[now],dui[now*2+1]);
                now=now*2+1;
                t=false;
            }
    }
    return ans;
}

int main()
{   long n,i,q;
    long long ans=0;
    scanf("%ld",&n);
    for(i=1;i<=n;i++){
        scanf("%ld",&q);
        add(q);
    }
    for(i=1;i<n;i++){
        q=qu()+qu();
        ans+=q;
        add(q);
    }
    printf("%lld\n",ans);
    return 0;
}
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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