hdu Save the dwarfs 4314

本文介绍了一道关于矮子从井中逃生的问题,并提供了解题思路与DP算法实现。通过对矮子的脚到肩膀高度及手臂长度进行排序,利用动态规划方法计算最多能有多少矮子成功逃出。

转自:http://blog.youkuaiyun.com/longshuai0821/article/details/7794699


题意: 在井中有n个矮子,每个矮子都有ai(脚到肩膀的高度)和bi(手臂长度), 当存在A1 + A2 + ... + Ak-1 + Ak + Bk >= H,k可以从井里面逃出去。问最多能逃出去几个人。

解题思路:按ai+bi和的值从小到大排序后dp,dp[i][j]表示前i个矮子跑出去j个时,需要之前井中剩下的人的最小A高度之和。有如下转移方程dp[i][j] = min(dp[i-1][j] - s[i-1].a, max(dp[i-1][j-1], H - sumA[i-1] - s[i-1].b ))。最后找到最大的j满足dp[n][j]<=0即为所求。

粗略证明:当逃出去的组合(逃出去的人编号的组合)是一个的时候,如果某个组合的人可以都逃出去,先跑ai+bi小的肯定可以跑出去。


#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
const int N=3000;
const int inf=1e9;
using namespace std;
struct node
{
    int a,b;
    void read(){ scanf("%d%d",&a,&b); }
    bool operator <(const node tmp)const { return a+b<tmp.a+tmp.b; }
}no[N];
int opt[N][N],n,h;
int solve()
{
    int sum=0;
    for(int i=1;i<=n;i++) sum+=no[i].a;
    for(int j=1;j<=n;j++) opt[0][j]=inf;  // opt[i][j]表示前i个人要出去j个的最小要减去的的高度值即A
    opt[0][0]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        opt[i][0]=0;
        for(int j=1;j<=n;j++){
            opt[i][j]=opt[i-1][j];  // 如果第i个不出去的话
            if(sum-opt[i-1][j-1]+no[i].b>=h)  //如果能够出去的话
                opt[i][j]=min(opt[i][j],opt[i-1][j-1]+no[i].a);
//            cout<<i<<' '<<j<<' '<<opt[i][j]<<' '<<opt[i-1][j]<<endl;
        }
    }
    for(int j=n;j>=0;j--)
        if(opt[n][j]!=inf)
            return j;
}
int main()
{
    while(scanf("%d",&n)!=-1)
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
            no[i].read();
        scanf("%d",&h);
        sort(no+1,no+n+1);
        cout<<solve()<<endl;
    }
    return 0;
}


**高校专业实习管理平台设计与实现** 本设计项目旨在构建一个服务于高等院校专业实习环节的综合性管理平台。该系统采用当前主流的Web开发架构,基于Python编程语言,结合Django后端框架与Vue.js前端框架进行开发,实现了前后端逻辑的分离。数据存储层选用广泛应用的MySQL关系型数据库,确保了系统的稳定性和数据处理的效率。 平台设计了多角色协同工作的管理模型,具体包括系统管理员、院系负责人、指导教师、实习单位对接人以及参与实习的学生。各角色依据权限访问不同的功能模块,共同构成完整的实习管理流程。核心功能模块涵盖:基础信息管理(如院系、专业、人员信息)、实习过程管理(包括实习公告发布、实习内容规划、实习申请与安排)、双向反馈机制(单位评价与学生反馈)、实习支持与保障、以及贯穿始终的成绩评定与综合成绩管理。 在技术实现层面,后端服务依托Django框架的高效与安全性构建业务逻辑;前端界面则利用Vue.js的组件化特性与LayUI的样式库,致力于提供清晰、友好的用户交互体验。数据库设计充分考虑了实习管理业务的实体关系与数据一致性要求,并保留了未来功能扩展的灵活性。 整个系统遵循规范的软件开发流程,从需求分析、系统设计、编码实现到测试验证,均进行了多轮迭代与优化,力求在功能完备性、系统性能及用户使用体验方面达到较高标准。 **核心术语**:实习管理平台;Django框架;MySQL数据库;Vue.js前端;Python语言。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在电磁散射与雷达技术的研究中,涉及粗糙表面电磁特性模拟的核心概念包括统计参数化建模方法、不同电场矢量方向的极化模式、特定方向的能量反射现象、理想化波前模型以及具有随机起伏特征的界面。以下是对这些要点的系统阐述: 统计参数化建模是一种基于表面统计特征描述其不规则性的电磁散射计算方法,尤其适用于均方根高度较小的粗糙界面在微波至毫米波频段的散射特性分析。 水平极化与垂直极化分别指电场矢量平行于地面和垂直于地面的振动状态。在雷达探测中,采用不同的极化模式有助于提升目标辨识度并抑制环境干扰。 当电磁波与物体相互作用时,部分能量沿接近入射方向返回,这种现象称为反向散射。其在雷达系统的探测灵敏度与目标特征分析中具有关键作用。 平面波是在均匀介质中传播的理想波型,其电场与磁场分布保持一致的相位关系,常作为理论简化模型用于电磁问题的解析与数值计算。 粗糙界面指具有随机起伏特征的表面,其不规则程度可通过均方根高度进行量化。这种结构特性会改变电磁波的传播路径与能量分布,进而影响信号的接收与处理。 相关压缩文件可能包含了实现上述建模方法的程序代码,通常采用数值计算语言编写,用于模拟不同极化状态下粗糙表面对平面波的反向散射响应。通过此类仿真,能够预测各类场景下的散射参数,为雷达系统设计与遥感数据解译提供理论依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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