洛谷P1873 砍树

题目描述

伐木工人米尔科需要砍倒M米长的木材。这是一个对米尔科来说很容易的工作,因为他有一个漂亮的新伐木机,可以像野火一样砍倒森林。不过,米尔科只被允许砍倒单行树木。

米尔科的伐木机工作过程如下:米尔科设置一个高度参数H(米),伐木机升起一个巨大的锯片到高度H,并锯掉所有的树比H高的部分(当然,树木不高于H米的部分保持不变)。米尔科就行到树木被锯下的部分。

例如,如果一行树的高度分别为20,15,10和17,米尔科把锯片升到15米的高度,切割后树木剩下的高度将是15,15,10和15,而米尔科将从第1棵树得到5米,从第4棵树得到2米,共得到7米木材。

米尔科非常关注生态保护,所以他不会砍掉过多的木材。这正是他为什么尽可能高地设定伐木机锯片的原因。帮助米尔科找到伐木机锯片的最大的整数高度H,使得他能得到木材至少为M米。换句话说,如果再升高1米,则他将得不到M米木材。

输入输出格式

输入格式:
第1行:2个整数N和M,N表示树木的数量(1<=N<=1000000),M表示需要的木材总长度(1<=M<=2000000000)

第2行:N个整数表示每棵树的高度,值均不超过1000000000。所有木材长度之和大于M,因此必有解。

输出格式:
第1行:1个整数,表示砍树的最高高度。

输入输出样例

输入样例#1: 复制
5 20
4 42 40 26 46
输出样例#1: 复制
36

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<algorithm>
#include<bits/stdc++.h>
#define N 1000009
using namespace std;
long long l;
long long r;
long long n,m;
long long a[N];
int main()
 {
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++) 
     {
      scanf("%d",&a[i]);
      r=max(r,a[i]);
     }
    while(l<=r)
     {
        int mid=(l+r)>>1;
        long long ans=0;

         for(int i=1;i<=n;i++)
          if(a[i]>mid)ans+=a[i]-mid;

         if(ans<m)r=mid-1;
         else l=mid+1;  
      }
     printf("%d",l-1);
 }
#include<bits/stdc++.h>
long long a[1000009];
long long n,m;
long long sum;
long long ans;
using namespace std;
int main()
 {
    scanf("%lld%lld",&n,&m);
    for(int i=1;i<=n;i++)
     scanf("%lld",&a[i]);
    sort(a+1,a+1+n);
    int i=n;
    while(sum<m)
     {
        sum+=(a[i]-a[i-1])*(n-i+1);
        i--;
       }  
    i++;
    ans=a[i-1]+(sum-m)/(n-i+1);
    printf("%lld",ans);   

 }
### 关于洛谷 P1481 的字典树 (Trie) 算法 #### 字典树 (Trie) 数据结构简介 字典树是一种用于高效存储和检索字符串集合的数据结构。它通过将公共前缀共享的方式来节省空间并提高查询效率。对于本题而言,字典树的核心思想在于构建一棵叉树来表示一组单词的字符序列[^5]。 #### 构建字典树的过程 在字典树中,每个节点代表一个字符,而从根到某个节点的路径则构成了一部分字符串。以下是构建字典树的主要过程: 1. **初始化**: 创建一个根节点 `root`。 2. **插入操作**: 将每一个单词逐字符插入字典树中。如果当前字符不存在,则创建新的子节点;否则沿已有路径继续向下遍历直到完成整个单词的插入。 ```python class TrieNode: def __init__(self): self.children = {} self.is_end_of_word = False def insert(root, word): node = root for char in word: if char not in node.children: node.children[char] = TrieNode() node = node.children[char] node.is_end_of_word = True ``` #### 查询操作 为了判断某字符串是否存在或者统计某些特定条件下的匹配数量,可以通过递归或迭代的方式访问字典树中的相应节点。例如,在此题目背景下可能需要计算满足一定约束条件下能够组成的合法串数。 #### 动态规划与状态转移方程 由于题目涉及到构造固定度且包含指定数目关键词汇表内的任意组合形式的新字符串问题,因此除了单纯依靠字典树外还需要引入动态规划的思想来进行求解。设 dp[i][j] 表示已经处理到了第 i 位,并且此时正好包含了 j 个目标词汇的情况总数,则有如下关系式成立: \[dp[i][j]=\sum_{w \in S} dp[i-len(w)][max(0,j-cnt[w])]\] 其中 \(S\) 是所有候选单词集,\(len(w)\) 和 \(cnt[w]\) 分别对应着单个词语本身的尺寸以及其贡献给最终计数值的部分大小[^4]。 #### 完整解决方案框架 综合以上分析我们可以给出这样一个完整的解决流程概述: - 初始化必要的辅助数组如 trie 结构体实例化对象; - 根据输入数据依次调用上述定义好的函数完成各项预处理工作比如建立索引映射关系等准备工作; - 使用双重循环枚举位置变量i及其关联参数k从而填充DP表格直至得出最后答案为止。 ```python MOD = int(1e9 + 7) trie_root = TrieNode() for word in words_set: insert(trie_root, word) # Initialize DP table with dimensions [N+1][K+1], where N is max length of string to be formed, # K represents number of distinct required substrings. dp = [[0]*(k_max+1) for _ in range(n_max+1)] dp[0][0] = 1 for l in range(1, n_max+1): for c in alphabet: current_node = trie_root temp_dp = list(dp[l]) # Traverse through possible prefixes ending at position 'l' prefix_length = 0 while current_node and prefix_length <= l: new_k = min(k_max, k_found[current_node]) if new_k >=0 : temp_dp[new_k]=(temp_dp[new_k]+dp[l-prefix_length][new_k-count(current_node)])% MOD if c in current_node.children: current_node=current_node.children[c] prefix_length+=1 else: break dp[l]=temp_dp[:] result=sum([d[k_target]%MOD for d in dp[n]]) print(result) ```
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