洛谷1314 聪明的质监员

本文介绍了一种通过二分查找法来优化矿产检验过程的算法。针对一系列矿石的重量与价值,通过设定参数W并计算各检验区间的价值总和,使最终检验结果最接近标准值S。

聪明的质检员  https://www.luogu.org/problemnew/show/P1314#sub
小 T 是一名质量监督员,最近负责检验一批矿产的质量。这批矿产共有 n 个矿石,从 1 
到 n 逐一编号,每个矿石都有自己的重量 wi 以及价值 vi。检验矿产的流程是: 
1、给定 m 个区间[Li,Ri]; 
2、选出一个参数 W; 
3、对于一个区间[Li,Ri],计算矿石在这个区间上的检验值 Yi : 
这批矿产的检验结果 Y 为各个区间的检验值之和。即: 
这里写图片描述 
调整参数 W 的值,让检验结果尽可能的靠近标准值 S,即使得 S-Y 的绝对值最小。请你帮忙求出这个最小值。 

 

公式解读:>=w的个数*价值和

显然可以二分答案一波~

 

注意:

1,long long 最大值可写0x7fffffffffffffff(15个f)

2,可以先判断再进行前缀和

sum[0]=0;	tot[0]=0;
for (i=1;i<=n;i++)
{
	if (w[i]>=x)
	{
		tot[i]=tot[i-1]+1;
		sum[i]=sum[i-1]+v[i];
	}
	else
	{
		tot[i]=tot[i-1];
		sum[i]=sum[i-1];
	}
}

3,搞清楚二分答案的大小判断

一个地方摔三次也是很牛批的。。。             

	while (l<=r)
	{
		mid=(l+r)/2;
		ans1=ans(mid);
		answer=min(answer,abs(ans1-s));
		if (ans1<s)
			r=mid-1;
		else
			l=mid+1;
	}
}

 

代码献上:

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>

using namespace std;

const int maxSize=200000,maxValue=1000000;
long long n,m,s,max1,min1,answer=0x7fffffffffffffff;
long long a[maxSize+5][2],w[maxSize+5],v[maxSize+5];
long long tot[maxSize+5],sum[maxSize+5];

long long ans(long long x)
{
	long long i,y=0;
	
	sum[0]=0;	tot[0]=0;
	for (i=1;i<=n;i++)
	{
		if (w[i]>=x)
		{
			tot[i]=tot[i-1]+1;
			sum[i]=sum[i-1]+v[i];
		}
		else
		{
			tot[i]=tot[i-1];
			sum[i]=sum[i-1];
		}
	}
	for (i=0;i<m;i++)
		y+=(sum[a[i][1]]-sum[a[i][0]-1])*(tot[a[i][1]]-tot[a[i][0]-1]);
	return y;
}

void erfen()
{
	long long mid,l,r,ans1;
	
	l=min1;	r=max1;
	while (l<=r)
	{
		mid=(l+r)/2;
		ans1=ans(mid);
		answer=min(answer,abs(ans1-s));
		if (ans1<s)
			r=mid-1;
		else
			l=mid+1;
	}
}

int main()
{
	long long i;
	
	freopen("a.txt","r",stdin);
	scanf("%lld%lld%lld",&n,&m,&s);
	max1=0;	min1=maxValue;
	for (i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%lld%lld",&w[i],&v[i]);
		max1=max(max1,w[i]);
		min1=min(min1,w[i]);
	}
	for (i=0;i<m;i++)
		scanf("%lld%lld",&a[i][0],&a[i][1]);
	
	erfen();
	printf("%lld\n",answer);
	
	return 0;
}

 

### 关于洛谷平台上的题目“聪明的质检” 此题的核心在于通过二分查找算法来优化求解过程。由于数据范围较大,暴力枚举的方法会超时,因此需要采用更高效的策略。 #### 思路分析 该问题可以转化为一个判定性问题:给定某个重量 $ w $ ,判断是否存在一种方案使得选出的小球总重量不超过 $ m \times s $ 。如果存在这样的方案,则说明可能的最大值至少为 $ w $;反之则最大值应小于 $ w $。基于这一性质,可以通过二分查找逐步缩小目标值的范围直至找到最优解[^1]。 对于每次验证操作而言,其本质是一个背包问题变种——即从若干组物品中每组挑选至多一件以使总体积最小化的同时满足一定条件。具体实现上可利用贪心思想配合前缀和技巧完成快速计算。 以下是基于上述逻辑的一个Python程序示例: ```python def check(limit, weights, counts, ms): total = 0 for i in range(len(weights)): if weights[i] > limit: break cnt = min(counts[i], (limit - weights[i]) // weights[i] + 1) total += cnt * weights[i] if total >= ms: return True return False n, g, m = map(int, input().split()) weights = list(map(int, input().split())) counts = [] for _ in range(n): counts.append(int(input())) left = 0 right = max(weights) * max(counts) while left <= right: mid = (left + right) >> 1 if not check(mid, sorted(weights), counts, m*g): left = mid + 1 else: right = mid - 1 print(left) ``` 以上代码片段实现了完整的解决方案框架,其中`check`函数负责检验当前假设是否成立,而主循环部分执行标准的二分搜索流程直到定位到最终答案位置为止。 #### 注意事项 - 输入处理阶段需特别留意数组长度与实际输入行数的一致性校验。 - 边界情况测试非常重要,比如当所有小球都符合条件或者完全没有合适选项的情形下,算法表现如何?
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