补题D题(Eat Candies)

本文探讨了在有限数量的红、绿、蓝三种颜色糖果中,如何制定策略使每天能吃到两种不同颜色糖果的时间最大化。通过排序和差值计算,提出了两种解决策略:一是当任意两堆糖果的差值大于第三堆糖果数量时,直接消耗较小两堆糖果;二是当差值小于第三堆糖果数量时,先均衡消耗差值部分,再将剩余糖果平均分配,确保每天都能吃到不同颜色的糖果。

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You have three piles of candies: red, green and blue candies:
the first pile contains only red candies and there are r candies in it, the second pile contains only green candies and there are g
candies in it, the third pile contains only blue candies and there
are b candies in it.

Each day Tanya eats exactly two candies of different colors. She is
free to choose the colors of eaten candies: the only restriction that
she can’t eat two candies of the same color in a day. Find the maximal
number of days Tanya can eat candies? Each day she needs to eat
exactly two candies.

   Input
    The first line contains integer t (1≤t≤1000) — the number of test cases in the input. Then t test cases follow.

Each test case is given as a separate line of the input. It contains
three integers r, g and b (1≤r,g,b≤108) — the number of red, green and
blue candies, respectively.

    Output
    Print t integers: the i-th printed integer is the answer on the i-th test case in the input.
    Example

Input
6
1 1 1
1 2 1
4 1 1
7 4 10
8 1 4
8 2 8

Output
1
2
2
10
5
9

Note
In the first example, Tanya can eat candies for one day only. She can eat any pair of candies this day because all of them have
different colors. In the second example, Tanya can eat candies for two
days. For example, she can eat red and green candies on the first day,
and green and blue candies on the second day. In the third example,
Tanya can eat candies for two days. For example, she can eat red and
green candies on the first day, and red and blue candies on the second
day. Note, that two red candies will remain uneaten.

题意
输入三堆糖果数量,每天吃两块不相同的,求能每天吃两块不同糖果的最多天数。

思路
首先对三堆糖果进行排序,然后对a[1]和a[2]做差并和a[0]比较,如果差数量更多,将第一天糖果吃完,然后加上a[1]就是结果;如果第一堆糖果数量更多,将a[0]和a[2]分别减去差,然后将a[0]均分两份,分别和a[1]和a[2]一起吃,最后同时吃完。

#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
 int a[3];
 int x;
 int n,i;
  cin>>n;
 int count;
 while(n--){
  count = 0;
  memset(a,0,sizeof(a));
  cin>>a[0]>>a[1]>>a[2];
  sort(a,a+3);//升序 
  int k;
  k = a[2] -a[1];
  if(k >= a[0]){
 //第一种情况呢 1 6 100000 或 1 6 7 
  count+=a[0]+a[1];
  }
 //第二种情况  3 4 5  /  2 8 8
  else{
   count+=k;
   a[2]-=k;
   a[0]-=k;
   if(a[0]>1){
    x=a[0]/2;
    a[1]-=x;
    a[2]-=x;
    count+=2*x;}
  count+=a[1];   
  } 
  cout<<count<<endl;
 }
}
<think>嗯,用户的问是关于如何用最短路径算法实现Candies。首先,我需要回忆一下Candies的具体要求。Candies通常指的是分糖果问,其中每个孩子有一个评分,要求分配糖果满足每个孩子至少一颗,且评分更高的孩子比相邻的孩子得到更多的糖果。目标是使用最少糖果总数。 用户提到要使用最短路径算法,这让我想到可能需要将问建模为图论中的最短路径问。首先,我需要确定如何将分糖果的条件转化为图的边和节点。每个孩子可以视为一个节点,而分配糖果的数量可能需要满足某些约束条件,例如相邻孩子之间的差异。这时候可能需要构建一个有向图,并应用类似Dijkstra算法或者Bellman-Ford算法来找到最短路径,即最少糖果的总数。 接下来,我需要考虑具体的转换方法。例如,每个孩子i的糖果数至少为1,如果右边的孩子评分更高,则i的糖果数必须小于i+1的,这可以转化为从i到i+1的有向边,权重为1,反之亦然。这样,整个问可能转化为寻找每个节点的最长路径,因为要满足所有约束条件下的最小总糖果数。不过,最长路径问通常没有高效的算法,但在这个特定情况下,可能存在拓扑顺序,因为约束可能形成DAG(有向无环图),从而可以通过拓扑排序动态规划解决。 不过,用户明确提到最短路径算法,可能需要调整思路。另一种可能是将问转化为单源最短路径问,其中每个节点的距离代表需要分配的糖果数量。例如,如果孩子i的评分比i+1高,那么i的糖果数至少比i+1多1,可以表示为从i+1到i的边,权重为-1,这样通过Bellman-Ford算法寻找最短路径(即每个节点的糖果数最小可能值),从而总和最小。不过,这种负权边可能需要处理,而Bellman-Ford确实可以处理这种情况,但需要确保图中没有负权环。在这种情况下,由于约束是单向的,应该不会有环,因此可以应用Bellman-Ford或者SPFA算法。 另外,我需要验证这种方法是否正确。例如,假设有三个孩子,评分为[1, 2, 3],那么约束条件就是1<2<3,对应的糖果数为1,2,3,总和6。如果用最短路径模型,每个节点i的距离d[i]代表糖果数,初始化d[i]=1。对于每个约束,例如从i到i+1的边权重1,或者相反,可能需要进行松弛操作。可能需要构建一个图,其中每个相邻节点之间的约束转化为边,然后通过最长路径来满足所有约束,而最长路径可以通过将边权取反,使用最短路径算法处理。 这里可能需要使用最长路径算法,但通常最长路径在一般图中是NP难的。不过,在DAG中可以通过拓扑排序处理。由于评分数组中的相邻比较不会形成环,因此约束图是一个DAG,这样可以通过拓扑排序按顺序处理每个节点,更新其糖果数,确保满足左右邻居的约束。这种方法的时间复杂度是O(n),可能比最短路径算法更高效。但用户坚持使用最短路径算法,可能需要另一种思路。 或者,可以考虑将每个节点的糖果数视为节点的高度,约束条件转化为边的高度差,然后通过最短路径算法来找到满足所有约束的最小总高度。例如,每个节点必须至少为1,且相邻节点之间的高度差满足评分差异。此时,可以构建一个图,每个节点连接到其左右邻居,边权代表最小必须的高度差,然后求从所有起点出发的最长路径,或者转换为最短路径问。 这时候可能需要将问转换为单源最短路径问,设置一个虚拟起点,连接到所有节点,边权为1(每个孩子至少一颗),然后处理相邻约束。例如,如果i的评分比i+1高,那么i的糖果数至少比i+1多1,即d[i] ≥ d[i+1] + 1,可以转化为d[i+1] ≤ d[i] -1,这类似于边的松弛条件,可以用最短路径算法处理,其中边的权重为-1,从i到i+1建立边,这样在求最短路径时,可以满足条件。或者建立反向边,例如从i+1到i的边,权重为-1,这样松弛操作会强制d[i+1] ≤ d[i] -1,即d[i] ≥ d[i+1] +1,这符合条件。 可能还需要初始化所有节点的距离为1,然后进行松弛操作。不过,这样的图结构可能需要多次松弛才能满足所有约束。例如,对于评分数组[1,3,2,1],那么对应的约束为:3比1高,所以中间节点的糖果数必须比两边大,这可能导致需要多轮更新。 不过,使用Bellman-Ford算法的时间复杂度是O(n^2),对于较大的n可能不够高效。而另一种方法是将问分为左右两次遍历,分别处理从左到右和从右到左的约束,这样可以达到O(n)的时间复杂度,但用户希望用最短路径算法实现,所以可能需要接受较高的时间复杂度。 总结一下,可能的步骤是: 1. 将每个孩子视为图中的节点。 2. 根据评分比较,建立有向边。例如,如果rating[i] > rating[i+1],则从i到i+1添加边,权重为-1,表示i+1的糖果数至少比i少1,即i的糖果数至少比i+1多1。 3. 添加一个虚拟起点,连接到所有节点,边权为1,表示每个节点至少分配1个糖果。 4. 使用Bellman-Ford算法从虚拟起点计算最短路径,此时每个节点的最短路径即为满足所有约束的最小糖果数,总和即为答案。 不过,这样处理可能存在问,比如边的方向是否正确,以及是否需要处理左右两边的情况。例如,对于每个i,需要比较i和i-1以及i和i+1的评分,这可能需要在两个方向建立边。 例如,假设对于每个i,如果rating[i] > rating[i-1],那么糖果数必须比i-1多1,因此添加从i-1到i的边,权重为1,此时求最长路径。或者转换为最短路径问,使用边权为-1,求最短路径,然后取绝对值。 或者,考虑将每个约束转化为两个方向的边。例如,如果i的评分比i+1高,那么i的糖果数必须比i+1多1,即i+1的糖果数 ≤ i的糖果数 -1。这可以表示为从i到i+1的边,权重为-1。在Bellman-Ford中,这样的边可以被用来松弛i+1节点的值,使其不超过i节点的值减1。同时,每个节点的初始值为1,所以最终每个节点的值即为满足所有约束的最小可能值,从而总和最小。 不过,这样的方法可能需要建立所有可能的约束边。例如,对于每个i,如果rating[i] > rating[i+1],则添加边i → i+1,权重为-1。同样,如果rating[i] > rating[i-1],则添加边i → i-1,权重为-1。这样,整个图的结构可能包含多个边,但Bellman-Ford可以处理这种情况。 然后,虚拟起点到每个节点的边权为1,初始距离设置为1。之后,对所有边进行松弛操作,直到无法继续松弛为止。此时,每个节点的最短路径距离即为对应的糖果数,总和即为答案。 不过,这样的方法是否正确呢?比如,当有rating数组为[5,3,2],那么对应的边应该是从0→1,权重-1(因为5>3),1→2,权重-1(3>2)。虚拟起点到每个节点边权1。初始距离都是1。在第一次松弛时,节点0到1的边会检查是否可以更新节点1的值:d[1] = min(d[1], d[0] + (-1)) → 1 vs 1-1=0。此时,d[1]可能被更新为0,但这违反了每个孩子至少1颗糖果的条件。所以这说明这种方法存在错误。 问出在哪里?可能是在建模时没有正确处理所有约束条件。每个孩子至少1颗糖果的条件必须被强制满足,而不仅仅是通过初始边权1。如果在松弛过程中,节点的值可能被减少到低于1,那么这显然不满足要求。 因此,必须确保每个节点的最终距离至少为1。因此,在Bellman-Ford算法中,初始距离设置为1,并且在松弛过程中不允许节点的值低于1。或者,可能需要调整边的建立方式,使得所有约束都被正确表示。 或者,另一种方法是,将每个节点的最小值约束为1,并在建立边时确保不会违反这个约束。例如,除了相邻比较的边之外,还需要确保每个节点的值至少为1。这可以通过添加从虚拟起点到每个节点的边权为1,并且不允许其他边减少节点的值低于1。但如何在Bellman-Ford中处理这个呢? 可能需要将每个节点的初始距离设置为1,并在松弛过程中,如果发现某个节点的距离可能被更新为低于1,则强制将其设为1。或者,在每次松弛之后,检查节点的距离是否低于1,如果是则修正为1。这可能需要在算法中添加额外的步骤,但这样会破坏Bellman-Ford的标准流程。 这说明,将Candies建模为最短路径问可能存在一些挑战,特别是如何同时满足最小糖果数(每个节点至少1)和相邻比较的约束。可能需要重新考虑建模方式。 另一种思路是,每个节点的糖果数必须满足: candy[i] ≥ 1 如果 rating[i] > rating[i-1], 则 candy[i] > candy[i-1] → candy[i] ≥ candy[i-1] + 1 如果 rating[i] > rating[i+1], 则 candy[i] ≥ candy[i+1] + 1 这类似于约束条件,可以视为图中的边约束。例如,对于每个i,如果有左边的比较,则添加边i-1 → i,权重为1,表示candy[i] ≥ candy[i-1] +1,这可以转换为candy[i-1] ≤ candy[i] -1,这样在最短路径中,边i-1 → i的权重为1,意味着从i到i-1的路径可能需要调整,或者需要使用最长路径。 这可能更适合用最长路径的方法,因为我们需要满足candy[i]至少比相邻的大1,所以每个约束是下界,我们需要找到满足所有下界的最小总和。这时候,最长路径可以确保所有约束被满足,而总和最小。但最长路径在DAG中可以通过拓扑排序处理。 例如,对于评分数组,如果构建一个DAG,其中每个节点i到i+1有一条边,当且仅当rating[i] < rating[i+1],边权为1,表示candy[i+1] ≥ candy[i] +1。同样,如果rating[i] > rating[i+1],则添加边i+1 → i,权重为1。这样,整个图是一个DAG,因为没有环,可以通过拓扑排序计算最长路径,即每个节点的糖果数,从而总和最小。 然后,每个节点的糖果数是其最长路径的值,再加上1(因为每个节点至少有一个糖果)。或者,初始化为1,然后根据边进行更新。 这可能更有效,并且时间复杂度为O(n),因为可以按拓扑顺序处理节点。例如,对于评分数组,从左到右处理,如果当前评分比左边高,则糖果数比左边多1;然后从右到左处理,如果当前评分比右边高,则糖果数取当前值和右边糖果数+1的最大值。这就是常见的两次遍历的方法,时间复杂度O(n),空间复杂度O(n)。 但用户希望使用最短路径算法来实现,可能需要将问转换为最短路径问。例如,将最长路径问转换为最短路径问,可以通过将所有权重取反,并使用Bellman-Ford算法。例如,如果原问需要计算最长路径,那么将边权设置为负数,并寻找最短路径,这样得到的结果即为原问的最长路径。 例如,对于每个约束candy[i] ≥ candy[j] +1,可以转换为candy[j] ≤ candy[i] -1,这相当于在图中添加一条边从i到j,权重为-1。这样,计算从所有起点到其他点的最短路径,可以满足这些约束。但这可能需要建立一个复杂的图结构,并且需要处理多个边。 不过,这样的转换可能比较复杂,尤其是当评分数组中的每个元素需要比较左右邻居时。例如,每个节点i可能需要与i-1和i+1比较,建立相应的边。 举个例子,评分数组为[1, 2, 3],则约束为: candy[0] < candy[1], candy[1] < candy[2] 对应的边应该是从0→1权重1,1→2权重1,在最长路径中,每个节点的糖果数是其前驱节点+1。如果使用最短路径转换,边权变为-1,那么计算最短路径后取绝对值即可。 但如何设置虚拟起点?或者,是否每个节点的初始值为1,然后通过松弛来满足约束? 可能需要将所有节点的初始值设为1,然后根据边进行松弛。例如,对于边u→v权重w,表示candy[v] ≥ candy[u] +w。在最长路径问中,我们需要找到最大的candy[v]。为了转换为最短路径问,可以设置权重为-w,并寻找最短路径。 但这个过程可能较为复杂,尤其是处理正负权重和松弛条件。 回到用户的问,他们希望具体的实现方法,可能需要给出代码示例。例如,使用Bellman-Ford算法,或者SPFA(队列优化的Bellman-Ford)。但考虑到效率,常规的两次遍历方法更优,但用户可能出于学习目的想了解如何用最短路径算法解决。 可能的实现步骤: 1. 构建图的边。对于每个i,比较左右邻居: - 如果rating[i] > rating[i-1],添加边i-1 → i,权重为1(表示candy[i] ≥ candy[i-1] +1)。 - 如果rating[i] > rating[i+1],添加边i+1 → i,权重为1(表示candy[i] ≥ candy[i+1] +1)。 2. 初始化每个节点的candy值为1。 3. 使用Bellman-Ford算法,遍历所有边,进行松弛操作。每次松弛时,如果candy[v] < candy[u] + weight(u→v),则更新candy[v] = candy[u] + weight(u→v)。 4. 最终,所有节点的candy值之和即为答案。 但Bellman-Ford的时间复杂度是O(VE),对于n个节点和大约2n条边来说,复杂度是O(n^2),这在n较大时可能效率不高。而常规的两次遍历方法时间复杂度是O(n),显然更优。但用户可能出于教学目的想了解如何用最短路径解决。 现在,我需要编写代码示例,展示如何用最短路径算法(比如Bellman-Ford)实现Candies。需要注意的是,常规的两次遍历方法更为高效,而最短路径方法可能用于教学目的。 代码的大致结构可能如下: - 创建边列表。 - 初始化candy数组为1。 - 对每条边进行松弛操作多次,直到无法更新为止。 例如: def min_candies(rating): n = len(rating) edges = [] for i in range(n): if i > 0 and rating[i] > rating[i-1]: edges.append( (i-1, i, 1) ) if i < n-1 and rating[i] > rating[i+1]: edges.append( (i+1, i, 1) ) candy = [1] * n for _ in range(n): updated = False for u, v, w in edges: if candy[v] < candy[u] + w: candy[v] = candy[u] + w updated = True if not updated: break return sum(candy) 但这里可能存在一个问:当rating数组中有多个递增或递减的情况时,需要足够的松弛次数。例如,对于长度为n的严格递增序列,需要n-1次松弛才能传递到最后一个节点。因此,Bellman-Ford算法需要进行n-1次迭代,每次处理所有边。但上述代码中的循环次数是n次,可能足够,因为最长的路径长度不超过n-1。 例如,rating数组为[1,2,3,4,5],边是0→1→2→3→4,每次迭代只能更新下一个节点。因此,需要4次迭代才能让最后一个节点更新到5。而上述代码中的循环次数是n次(假设n=5,循环5次),因此足够。 测试这个代码是否能正确处理情况: 测试案例1:rating = [1,2,3] 边:0→1 (1), 1→2 (1). 初始candy=[1,1,1] 第一次迭代: 处理边0→1: candy[1] = max(1, 1+1)=2 处理边1→2: candy[2] = max(1, 2+1)=3 其他边无。总和6,正确。 测试案例2:rating = [3,2,1] 边:1→0 (1), 2→1 (1). 初始candy=[1,1,1] 第一次迭代: 处理1→0: candy[0] = max(1,1+1)=2 处理2→1: candy[1] = max(1,1+1)=2 第二次迭代: 处理1→0: candy[0]已经是2,无需更新. 处理2→1: candy[1] = 2 → 但处理边时,可能再次检查,比如当处理边2→1时,candy[1] < candy[2] +1 → 1 < 1+1=2 → 更新到2。但在第一次迭代中已经更新到2了,所以第二次迭代可能没有更新。总和是2+2+1=5,正确。 另一个测试案例:rating = [1,3,2,1] 边: 对于i=0,比较i=0和i+1=1:1<3 → 添加0→1,权重1. i=1,比较左边0→1已处理,右边i+1=2:3>2 → 添加边2→1,权重1. i=2,比较右边3: 2>1 → 添加边3→2,权重1. 所以边列表包括: 0→1 (1), 2→1 (1), 3→2 (1) 另外,当i=1,比较右边i+1=2,添加边2→1. 当i=2,比较右边i+1=3,添加边3→2. 初始化candy = [1,1,1,1] 第一次迭代: 处理0→1: candy[1] = 1+1=2. 处理2→1: candy[1] = max(2, 1+1=2) → 无变化. 处理3→2: candy[2] = 1+1=2. 其他边无。此时candy = [1,2,2,1] 第二次迭代: 处理0→1: 无变化. 处理2→1: candy[1] = max(2, 2+1=3) → 更新为3. 处理3→2: candy[2] = 2 → 现在,处理3→2时,candy[2] = max(2, 1+1=2) → 无变化. 此时candy = [1,3,2,1] 第三次迭代: 处理0→1: 无变化. 处理2→1: candy[1]已经是3,candy[2]是2 → 2+1=3,所以无变化. 处理3→2: 无变化. 无更新,退出循环。总和是1+3+2+1=7。正确吗? 正确的分配应该是 [1,3,2,1],但实际正确分配应该是: 从左到右遍历,如果当前评分比左边高,则糖果比左边多1。所以初始为[1,1,1,1]. 左到右处理后:1,2,1,1. 右到左处理时,从右开始,第三个孩子评分2比第四的1高,所以糖果应为max(1, 1+1)=2. 第二个孩子评分3比第三个的2高,所以糖果应为max(2, 2+1)=3. 第一个孩子1比第二个的3低,所以保持1. 总和1+3+2+1=7,正确。所以代码得到的结果是正确的。 这说明上述代码可以正确处理这种情况。因此,使用Bellman-Ford算法的松弛方法,通过多次迭代处理边,可以正确计算出每个孩子的糖果数。 因此,用户的问的答案应该是,将Candies建模为图中的最长路径问,然后通过Bellman-Ford算法进行松弛,或者转换为最短路径问,通过多次松弛操作更新糖果数。最终的代码示例如上。</think>### Candies的最短路径算法实现 Candies的核心是通过相邻比较规则分配糖果,使得总和最小。该问可以建模为图论中的**最长路径问**,并通过松弛操作转化为最短路径算法的实现[^1]。 #### 算法步骤 1. **构建约束边**: - 若$rating[i] > rating[i-1]$,则添加边$(i-1) \rightarrow i$,权重为1,表示$candy[i] \geq candy[i-1] + 1$。 - 若$rating[i] > rating[i+1]$,则添加边$(i+1) \rightarrow i$,权重为1,表示$candy[i] \geq candy[i+1] + 1$。 2. **初始化糖果数组**:所有节点初始糖果数为1,即$candy[i] = 1$。 3. **Bellman-Ford松弛**:通过多次迭代所有边,更新糖果数直到满足所有约束。 #### 代码实现 ```python def min_candies(rating): n = len(rating) edges = [] for i in range(n): if i > 0 and rating[i] > rating[i-1]: edges.append((i-1, i, 1)) # 左边约束 if i < n-1 and rating[i] > rating[i+1]: edges.append((i+1, i, 1)) # 右边约束 candy = [1] * n for _ in range(n): updated = False for u, v, w in edges: if candy[v] < candy[u] + w: candy[v] = candy[u] + w updated = True if not updated: break return sum(candy) # 示例测试 print(min_candies([1, 2, 3])) # 输出6 print(min_candies([3, 2, 1])) # 输出6 print(min_candies([1, 3, 2, 1])) # 输出7 ``` #### 算法分析 - **时间复杂度**:$O(n^2)$,其中$n$为孩子数量。每次迭代遍历所有边(最多$2n$条),共需$n$次迭代。 - **空间复杂度**:$O(n)$,存储边和糖果数组。 #### 优化说明 虽然Bellman-Ford算法能正确解决问,但实际应用中更高效的**两次遍历法**(时间复杂度$O(n)$)更为常见。最短路径方法主要用于教学演示约束满足问的图论建模。 ---
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