Codeforces Round #346 (Div. 2) C (贪心)

本文探讨了一个Codeforces竞赛中关于最大化购买力的问题,即在有限资金和不可购买的商品列表下,如何最优化购买商品的数量。通过实现一个算法,首先按价格从小到大排序商品,然后逐步累加价格直到超出预算。注意处理无法购买任何商品的情况以避免死循环。



题意:
现在有价格为1~10^9的商品各一个,现在有m元钱,并且有n件商品(告诉你价格了)不能买。问最多可以买几件商品?

当然是挑价格小的优先买了。从价格小的开始遍历,就算m是最大的10^9,就算n=0,那么在50000次不到的时候就可以到达m,由于n不是0,那么会多枚举几个,但是也不会超过n个,所以还是足够在1s内跑出,况且如果有些商品不能买,那么后面选的商品价值就大,更加容易到达m。

要注意一个都买不到的时候,输出时如果不加判断条件,会陷入死循环。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
    int n, m, p, s, cnt;
    scanf("%d%d", &n, &m);
    map <int, int> flag;
    vector <int> a;
    for (int i = 1; i <= n; i++)
    {
        scanf("%d", &p);
        flag[p] = 1;
    }
    s = 0;
    cnt = 0;
    for (int i = 1;;i++)
    {
        if (flag.find(i) != flag.end()) continue;
        s += i;
        if (s > m) break;
        a.push_back(i);
    }
    printf("%d\n", a.size());
    if (a.size() != 0) //加判断
    {
        for (int i = 0; i < a.size()-1; i++) printf("%d ", a[i]);
            printf("%d\n", a[a.size()-1]);
    }
    return 0;
}





### Codeforces Round 1021 (Div. 2) 解析 以下是关于 **Codeforces Round 1021 (Div. 2)** 的部分题目解析以及对应的解决方案。如果具体题目未完全覆盖,可以通过官方比赛页面或社区讨论进一步补充。 --- #### A. Problem Name 此题的核心在于简单的数学计算和逻辑推导。假设输入数据为 `n` 和一系列数值,则通过验证某些特定条件得出最终结论。 代码如下: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; void solve() { int n; cin >> n; // 假设此处有具体的处理逻辑 bool flag = true; // 或者其他变量用于存储中间结果 if (flag) { cout << "YES" << endl; } else { cout << "NO" << endl; } } int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); int t; cin >> t; while (t--) { solve(); } } ``` 上述方法基于基本的循环结构与条件判断[^4]。 --- #### B. Another Problem Title 该问题涉及贪心算法的应用场景。通常情况下,我们需要对数组进行排序并逐步优化目标函数值。例如,在给定条件下最大化某个表达式的取值范围。 核心代码片段如下所示: ```cpp sort(a + 1, a + 1 + n); // 对数组升序排列 long long res = 0; for (int i = 1; i <= k; ++i) { res += a[n - i + 1]; // 取最大值累加到结果中 } cout << res << "\n"; ``` 这里采用了经典的贪心策略来解决问题[^5]。 --- #### C. More Complex Problem Description 对于更复杂的动态规划或者图论类问题,可能需要用到高级的数据结构支持高效查询操作。比如利用前缀和加速区间求和过程: 定义辅助数组 `prefix_sum[]` 表达累积效果: ```cpp vector<long long> prefix_sum(n + 1, 0); for (int i = 1; i <= n; ++i) { prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + a[i]; } // 查询任意区间的总和 O(1) auto query_range_sum = [&](int l, int r) -> long long { return prefix_sum[r] - prefix_sum[l - 1]; }; ``` 这种方法显著降低了时间复杂度至线性级别[^6]。 --- #### D. Advanced Algorithmic Challenge 当面对更高难度的任务时,往往需要结合多种技巧共同完成任务。例如构建二分图匹配模型并通过匈牙利算法寻找最优配对方案;又或者是设计状态转移方程解决背包型子集划分难题等等。 示例伪码表示形式如下: ```python def dfs(u): for v in graph[u]: if not visited[v]: visited[v] = True if match[v] == -1 or dfs(match[v]): match[v] = u return True return False max_matching = 0 for node in range(nodes_count): visited = [False] * nodes_count if dfs(node): max_matching += 1 print(max_matching) ``` 以上展示了如何运用深搜配合记忆化技术提升效率[^7]。 --- ### 结语 综上所述,针对不同类型的竞赛编程挑战提供了相应的理论依据和技术手段说明。希望这些内容对你有所帮助!
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