Urn with Balls

本文探讨了一道经典的逻辑谜题:如何确定从含有已知数量的红球、绿球及未知颜色球的罐子中,能取出的最大球数,同时确保取出的红球不超过指定数量,绿球也不超过指定数量。文章提供了完整的代码实现。
C. Urn with Balls
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Megabrain has usual problems with the occupiers: he is captured again and is forced to solve logical puzzles about urns with balls. In the urn staying in front of Megabrain there are a red balls, b green balls and also c balls, colors of which are unknown to Megabrain. The occupiers demand an answer to a question: what is the maximal number of balls one can take out of this urn, so that there would be no more than n red and no more than m green balls among them for sure?

Input

The first line contains three integers ab and c separated by a space (0 ≤ a, b, c ≤ 109) — the number of red balls in the urn, the number of green balls in the urn, and the number of balls of unknown color in the urn, correspondingly.

The second line contains two integers n and m separated by a space (0 ≤ n, m ≤ 109) — the maximal number of red balls allowed to be taken out of the urn and the maximal number of green balls allowed to be taken out of the urn, correspondingly.

Output

Output a single integer — the maximal number of balls that can be taken out of the urn so that no restrictions are violated.

Examples
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3 2 9
2 7
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2
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1 2 4
8 4
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4

题意:给出 n 个 红球 m个蓝球,k个未知颜色的球。问最多取出几个球才能使取出的球中红球数量不超过 q ,蓝球数量不超过 p。

思路:

         假设 k 个球都是红球或蓝球即可。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

long long a,b,c;
long long n, m;

int main()
{
    scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);
    scanf("%d%d",&n,&m);

    long long ans = a+b+c;

    if(a+c>n) {
        ans = n;
    }
    if(b+c>m) {
        ans = min(ans,m);
    }
    printf("%lld\n",ans);

    return 0;
}

 



转载于:https://www.cnblogs.com/yiyunwang/p/9427247.html

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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