Roundgod and Milk Tea 贪心

本文介绍了一种使用贪心策略解决班级间奶茶分配问题的方法,通过从剩余奶茶中减去各班已有的奶茶数量,计算出每个班级最多能喝到的奶茶数,最终得出所有班级能喝到的总奶茶数。

这个题好像可以用一种类似与置换的贪心方法来做~

sum记为剩余奶茶,一开始sum等于奶茶和

ans记录已经喝的奶茶数

不用排序,我们就从前往后直接处理,考虑的是每一个班最多可以喝多少杯奶茶

就是从剩余的奶茶里边减去本班的奶茶数(不让喝自己的)

但是这时候我们贪心考虑之间已经喝的奶茶都是尽量优先喝的是该班

但是这个时候你就能知道,本班这些人能喝多少杯奶茶了~

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<math.h>
#include<set>
#include<stack>
#include<vector>
#include<map>
#include<queue>

#define myself i,l,r
#define lson i<<1
#define rson i<<1|1
#define Lson i<<1,l,mid
#define Rson i<<1|1,mid+1,r
#define half (l+r)/2
#define inff 0x3f3f3f3f
#define lowbit(x) x&(-x)
#define PI 3.14159265358979323846
#define min4(a, b, c, d) min(min(a,b),min(c,d))
#define min3(x, y, z) min(min(x,y),min(y,z))
#define pii make_pair
#define pr pair<int,int>
const int dir[4][2] = {0, -1, -1, 0, 0, 1, 1, 0};
typedef long long ll;
const ll inFF = 9223372036854775807;
typedef unsigned long long ull;
using namespace std;
const int maxn = 1e6 + 5;

struct node {
    ll num, tea;
} a[maxn];

int main() {
    int t, n;
    cin >> t;
    while (t--)
    {
        cin >> n;
        ll sum=0,ans=0,c,x;
        for (int i = 1; i <= n; i++)
        {
            scanf("%lld %lld", &a[i].num, &a[i].tea);
            sum+=a[i].tea;
        }
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            c=sum-(max(0LL,a[i].tea-ans));//可以喝的奶茶,就是这个
            x=min(c,a[i].num);//本班最多喝多少
            sum-=x;
            ans+=x;
        }
        printf("%lld\n",ans);
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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