P1090 [NOIP2004 提高组] 合并果子 / [USACO06NOV] Fence Repair G

题目描述
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。

输入格式
共两行。
第一行是一个整数 n(1≤n≤10000) ,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。

输出格式
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。

输入输出样例
输入 #1

3 
1 2 9 

输出 #1

15

说明/提示
对于30%的数据,保证有 n ≤ 1000:
对于50%的数据,保证有 n ≤ 5000;
对于全部的数据,保证有 n ≤ 10000。

思路:

一、贪心,如果用sort每次排序,只能30分;肯定会想到建立小顶堆,但是用C++的STL优先容器priority_queue,会节省大量码代码的时间;priority_queue的底层是由堆实现的,因此时间时间复杂度和堆一样,放心用!

二、顺便总结下priority_queue的用法吧

1、priority_queue 访问时,只能用top()访问,和queue不一样的地方是没有front(),back();其他的和queue一样,push(),pop(),empty(),size();

2、priority_queue可以设置优先级

i:如果装的是基本数据类型,如:int,double,char (vector为承载底层堆的容器):
优先级由高到低:
priority_queue<int,vector<int>,less<int> >
(less表示越来越小,帮助记忆)
优先级由低到高:
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> >

ii:如果是结构体设置优先级:
结构体内用到了友元函数重载小于符号;

例如:水果价格由高到低

struct fruit
{
	string name;
	int price;
	frend bool operator<(fruit f1,fruit f2)
	{
		return f1.price < f2.price;
	}
};

水果价格由低到高

struct fruit
{
	string name;
	int price;
	frend bool operator<(fruit f1,fruit f2)
	{
		return f1.price > f2.price;
	}
};

帮组记忆:和sort 排序大小符号表示意义刚好相反;

定义fruit的优先队列

priority_queue<fruit>

我的代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> > q;
int main()
{
	int n,num,sum = 0,first,second;
	scanf("%d",&n); 
	for (int i = 0 ;i < n ;i++)
	{
		scanf("%d",&num);
		q.push(num);
	}
	while (!q.empty())
	{
		first = q.top();
		q.pop();
		second = q.top();
		q.pop();
		if (!q.empty()) q.push(first+second);
		sum += first + second;			
	}
	printf("%d",sum);
	return 0;
}
### 回答1: p109 [noip2004 提高] 合并果子: 这道题目是一道经典的贪心算法题目,题目大意是给定n个果子,每个果子的重量为wi,现在需要将这n个果子合并成一个果子,每次合并需要消耗的代价为合并的两个果子的重量之和,求最小的代价。 我们可以使用贪心算法来解决这个问题,每次选择两个最小的果子进行合并,然后将合并后的果子的重量加入到集合中,重复这个过程直到只剩下一个果子为止。 这个算法的正确性可以通过反证法来证明,假设存在一种更优的合并方案,那么这个方案一定会在某一步将两个比当前选择的两个更小的果子进行合并,这样就会得到一个更小的代价,与当前选择的方案矛盾。 usaco06nov fence repair: 这道题目是一道经典的贪心算法题目,题目大意是给定n个木板,每个木板的长度为li,现在需要将这n个木板拼接成一块长度为L的木板,每次拼接需要消耗的代价为拼接的两个木板的长度之和,求最小的代价。 我们可以使用贪心算法来解决这个问题,每次选择两个最小的木板进行拼接,然后将拼接后的木板的长度加入到集合中,重复这个过程直到只剩下一个木板为止。 这个算法的正确性可以通过反证法来证明,假设存在一种更优的拼接方案,那么这个方案一定会在某一步将两个比当前选择的两个更小的木板进行拼接,这样就会得到一个更小的代价,与当前选择的方案矛盾。 ### 回答2: 题目描述: 有n个果子需要合并合并任意两个果子需要的代价为这两个果子的重量之和。现在有一台合并机器,可以将两个果子合并成一堆并计算代价。问将n个果子合并成一堆的最小代价。 这个问题可以用贪心算法来解决,我们可以使用一个最小堆来存储所有果子的重量。每次从最小堆中取出两个最小的果子,将它们合并成为一堆,并将代价加入答案中,将新堆的重量加入最小堆中。重复以上步骤,直到最小堆中只剩下一堆为止。这样得到的代价就是最小的。 证明如下: 假设最小堆中的果子按照重量从小到大依次为a1, a2, ..., an。我们按照贪心策略,每次都将重量最小的两个果子合并成为一堆,设合并的过程为b1, b2, ..., bn-1。因此,可以发现,序列b1, b2, ..., bn-1必然是一个前缀和为a1, a2, ..., an的 Huffman 树变形。根据哈夫曼树的定义,这个树必然是最优的,能够得到的代价最小。 因此,使用贪心策略得到的答案必然是最优的,而且时间复杂度为O(n log n)。 对于[usaco06nov] fence repair g这道题,其实也可以用相同的思路来解决。将所有木板的长度存储在一个最小堆中,每次取出最小的两个木板长度进行合并,代价即为这两个木板的长度之和,并将合并后木板的长度加入最小堆中。重复以上步骤,直到最小堆中只剩下一块木板。得到的代价就是最小的。 因此,贪心算法是解决这类问题的一种高效、简单但有效的方法,可以应用于很多有贪心性质的问题中。 ### 回答3: 这两个题目都需要对操作进行模拟。 首先是合并果子。这个题目先将所有果子放进一个优先队列中。每次取出来两个果子进行合并,直到只剩下一个果子即为答案。合并的代价为两个果子重量之和。每次合并完之后再将新的果子放入优先队列中,重复上述过程即可。 再来看fence repair。这个题目需要用到贪心和并查集的思想。首先将所有板子的长度放入一个最小堆中,每次取出堆顶元素即为最短的板子,将其与其相邻的板子进行合并合并的长度为这两块板子的长度之和。操作完之后再将新的板子长度放入最小堆中,重复上述过程直到只剩下一块板子。 关于合并操作,可以使用并查集来实现。维护每个板子所在的集合,每次操作时合并两个集合即可。 最后,需要注意的是题目中给出的整数都很大,需要使用long long来存储避免溢出。
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