HDU 1009 FatMouse' Trade (贪心)

本文介绍了一道关于FatMouse利用猫粮换取JavaBeans的最大数量的算法题。通过贪心算法解决如何分配有限猫粮以获得最大收益的问题。文章提供了一个完整的C++实现代码示例。
D - FatMouse' Trade
Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u

Description

FatMouse prepared M pounds of cat food, ready to trade with the cats guarding the warehouse containing his favorite food, JavaBean. 
The warehouse has N rooms. The i-th room contains J[i] pounds of JavaBeans and requires F[i] pounds of cat food. FatMouse does not have to trade for all the JavaBeans in the room, instead, he may get J[i]* a% pounds of JavaBeans if he pays F[i]* a% pounds of cat food. Here a is a real number. Now he is assigning this homework to you: tell him the maximum amount of JavaBeans he can obtain. 
 

Input

The input consists of multiple test cases. Each test case begins with a line containing two non-negative integers M and N. Then N lines follow, each contains two non-negative integers J[i] and F[i] respectively. The last test case is followed by two -1's. All integers are not greater than 1000. 
 

Output

For each test case, print in a single line a real number accurate up to 3 decimal places, which is the maximum amount of JavaBeans that FatMouse can obtain. 
 

Sample Input

     
5 3 7 2 4 3 5 2 20 3 25 18 24 15 15 10 -1 -1
 

Sample Output

     
13.333 31.500

 

这道题目大家只要认清一个东西就可以了a%,说的是,当J[i]与F[i]明显不足,a%便是J[i] / F[i].

如此用贪心就可。


#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <string>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <queue>
using namespace std;
const int MAXN = 1000 + 5;
int M, N;
struct JF{
    double J, F, R;
    bool operator < (const JF &a) const{
        return R > a.R;
    }
}jf[MAXN];
int main(){
    while(~scanf("%d%d", &M, &N), M != -1 && N != -1){
        for(int i = 0;i < N;i ++){
            scanf("%lf%lf", &jf[i].J, &jf[i].F);
            jf[i].R = jf[i].J / jf[i].F;
        }
        sort(jf, jf + N);
        double ans = 0;
        for(int i = 0;i < N;i ++){
            if(M >= jf[i].F){
                ans += jf[i].J;
                M-= jf[i].F;
            }
            else{
                ans += (jf[i].J / jf[i].F) * M;
                break;
            }
        }
        printf("%.3lf\n", ans);
    }
    return 0;
}



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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