方方正正——贪心+01矩阵

探讨一个给定行和与列和条件下,是否存在对应的01矩阵。通过检查总和一致性和行列有效数目的约束来判断矩阵的存在性。

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题目:

方方正正

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Description

一个rc列的矩阵里的所有元素都为01,给出这个矩阵每一行的和以及每一列的和,那么是否存在这样一个矩阵满足条件呢,如果存在任意一个满足条件的矩阵则输出YES,如果不存在则输出NO

Input

(此行删除)第一行为一个正整数T(T <= 100),表示测试样例的组数。

每组测试数据第一行包含两个整数r,c,表示矩阵的行数和列数。

第二行包含r32位无符号数,表示矩阵每行的和。

第三行包含c32位无符号数,表示矩阵每列的和。

(1 <= r,c <= 100000)

处理到文件结束

Output
如果存在这样的一个01矩阵,输出YES,否则输出NO
Sample Input


1 1

0

1

1 1

1

1


Sample Output

NO

YES


Source

2016级新生程序设计全国邀请赛


思路:01矩阵的贪心问题。

主要是两个判定:

1、总行和等于总列和

2、每一个行和不大于有效的列的数目,每一个列和不大于有效的行的数目
3、如果一个行和为0,行数减一,也就是说列的和的上限减一;列也一样
主要思路能想明白就好,易错点是行数和列数的对应

代码:
#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int x[1000000],y[1000000];
int main(){
    int mx,my,sum1,sum2;
    int n,m;
    while(~scanf("%d %d",&n,&m)){
        int flag=0,a,b;
        mx=0,my=0,my=0,sum1=0,sum2=0;;
        a=m;
        b=n;
        for(int i=0;i<n;i++){
            scanf("%d",&x[i]);
            sum1+=x[i];
            if(x[i]==0)
                b--;
        }
        for(int i=0;i<m;i++){
            scanf("%d",&y[i]);
            sum2+=y[i];
            if(y[i]==0)
                a--;
        }
        for(int i=0;i<n;i++){
            if(x[i]>a){
                flag=1;
                break;
            }
        }
        for(int i=0;i<m;i++){
            if(y[i]>b){
                flag=1;
                break;
            }
        }
        if(sum1==sum2&&!flag)
            cout<<"YES"<<endl;
        else
            cout<<"NO"<<endl;
        }
    return 0;
}







革命尚未成功!

<think>好的,我需要帮助用户了解贪心算法的设计与分析,并提供实验示例代码。首先,用户提到了他们可能需要完成相关实验任务,所以应该从基础开始,逐步引导。 首先,我应该解释贪心算法的基本概念,确保用户理解其核心思想,比如局部最优全局最优的关系。然后,可以举几个经典例子,比如活动选择问题、霍夫曼编码或背包问题,这样用户能更好地理解应用场景。 接下来,用户需要具体的实验示例代码。考虑到贪心算法常见的例子,活动选择问题比较适合,因为它直观且代码相对简单。我需要用Python编写一个例子,注意代码的结构注释,方便用户理解。 然后,实验分析部分需要说明时间复杂度空间复杂度,帮助用户评估算法性能。同时,要提到贪心算法的优缺点,比如高效但不一定全局最优,这样他们在实验报告中可以进行分析。 用户提供的引用中,引用[1]提到了实验要求步骤,引用[3]提到了开发环境,所以代码示例需要兼容常见的IDE,比如VS Code或Dev C++。不过Python代码在这些环境中都能运行,应该没问题。 最后,生成相关问题时要围绕贪心算法的设计、分析、优化应用,这样用户能进一步深入学习研究。确保问题覆盖理论、实际应用以及与其他算法的比较,比如动态规划。 检查一下是否遵循了系统级指令:行内公式用$...$,独立公式单独成段,正确的中文回答,引用标识的位置正确。例如,在提到贪心算法适用条件时引用[^1],在实验步骤部分引用[^3]的IDE信息。 总结步骤:介绍概念,提供示例代码,分析实验结果,列举相关问题,并正确引用资料。确保内容结构清晰,代码正确可运行,分析到位,帮助用户完成实验任务。</think>### 贪心算法设计与分析实验示例 #### 一、贪心算法设计核心思想 贪心算法通过**每一步选择当前状态下的局部最优解**,最终期望得到全局最优解。其设计需要满足两个条件: 1. **贪心选择性质**:每一步的局部最优解能推导出全局最优解 2. **最优子结构**:问题的最优解包含子问题的最优解 #### 二、经典实验案例:活动选择问题 **问题描述**:从$n$个活动集合中选出互不冲突的最大活动子集,每个活动有开始时间$s_i$结束时间$f_i$。 **贪心策略**:优先选择**结束时间最早**的活动 ##### Python实现代码 ```python def greedy_activity_selector(s, f): n = len(s) selected = [0] # 第一个活动默认选中 k = 0 for m in range(1, n): if s[m] >= f[k]: # 检查时间是否冲突 selected.append(m) k = m return selected # 示例输入(已按结束时间排序) s = [1, 3, 0, 5, 8, 5] f = [2, 4, 6, 7, 9, 9] print("选择的活动编号:", greedy_activity_selector(s, f)) # 输出 [0, 1, 3, 4] ``` #### 三、实验分析要点 1. **时间复杂度**:$O(n\log n)$(主要来自排序操作) 2. **空间复杂度**:$O(n)$ 3. **正确性验证**:可通过数学归纳法证明贪心选择的有效性 4. **实验对比**:与动态规划解法对比时间效率[^2] #### 四、贪心算法适用条件 | 条件类型 | 具体要求 | |---------|----------| | 贪心选择性 | 可通过局部最优达到全局最优 | | 最优子结构 | 子问题最优解能组合成原问题解 | #### 五、实验环境建议 推荐使用VS Code或Code::Blocks进行调试(参考引用),可通过断点调试观察活动选择过程。
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