HDU - 5101 Select

本文介绍了一种算法,用于解决从不同集合中选取两个数使其和超过给定阈值的问题。该算法首先计算所有可能组合的数量,然后减去同一集合内满足条件的组合数量,通过排序和二分查找提高效率。

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题目大意:
给定一些集合,选择两个来自不同集合的数,加和大于k,问有多少种选择方案。
解题思路:
答案=从所有数中选择的两个加和大于k的数的方案数-在同一个集合中选择的两个加和大于k的数的方案数
而对于同一个集合中选择的两个加和大于k的方案数是可以直接排序然后利用单调性快速统计出来的。


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <vector>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef long long LL;
int n, k, v[1010][110], m[1100], arr[1010*110];
int main()
{
    int T;
    scanf("%d", &T);
    while(T--)
    {
        int cnt=0;
        scanf("%d%d", &n, &k);
        for(int i=0; i<n; i++)
        {
            scanf("%d", &m[i]);
            for(int j=0; j<m[i]; j++)
            {
                scanf("%d", &v[i][j]);
                arr[cnt++]=v[i][j];
            }
            sort(v[i], v[i]+m[i]);
        }
        sort(arr, arr+cnt);
        LL ans=0;
        for(int i=0; i<cnt; i++)
            ans+=arr+cnt-upper_bound(arr+i+1, arr+cnt, k-arr[i]);
        for(int i=0; i<n; i++)
            for(int j=0; j<m[i]; j++)
                ans-=v[i]+m[i]-upper_bound(v[i]+j+1, v[i]+m[i], k-v[i][j]);
        printf("%I64d\n", ans);
    }
    return 0;
}


内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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