51Nod 1432 独木舟 (贪心

探讨了n个人乘坐承重固定的独木舟问题,通过升序排列并匹配最大最小体重的方法来确定最少所需独木舟数量。使用C++实现算法。

1432 独木舟

Description

n个人,已知每个人体重。独木舟承重固定,每只独木舟最多坐两个人,可以坐一个人或者两个人。显然要求总重量不超过独木舟承重,假设每个人体重也不超过独木舟承重,问最少需要几只独木舟?

Input

第一行包含两个正整数n (0

Output

一行一个整数表示最少需要的独木舟数。

Sample Input

3 6
1
2
3

Sample Output

2

题解:

明确思路后就会发现比较水的贪心了的(才开始思路错了
升序排列 把数组内最大与最小的加起来 > m 的话将最大那个去除k+1
继续加 就会得到最少的船了QAQ

AC代码

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <stack>
#include <map>
#include <set>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define ll long long
const int mod = 1e9+7;
const int N = 10010;
int arr[N]; 
int main()
{
    int n, m;
    scanf("%d%d",&n,&m);
    for(int i = 0;i < n; i++) {
        scanf("%d",&arr[i]);
    }
    sort(arr,arr+n);
    int j = n-1;
    int i = 0, k = 0;;
    while(i <= j) {
        if(arr[i]+arr[j]<=m) {
            k++;
            i++;j--;
        }
        else {
            k++;
            j--;
        }
    }
    printf("%d\n",k);
return 0;
}
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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