[USACO 12JAN]Mountain Climbing

本文介绍了一道经典的算法题目——奶牛爬山问题。任务是计算N头奶牛完成上山下山旅程所需的最短时间,同时考虑到每头奶牛上山和下山所需的不同时间及仅有的两位农夫轮流引导的限制。

Description

Farmer John has discovered that his cows produce higher quality milk when they are subject to strenuous exercise. He therefore decides to send his N cows (1 <= N <= 25,000) to climb up and then back down a nearby mountain!

Cow i takes U(i) time to climb up the mountain and then D(i) time to climb down the mountain. Being domesticated cows, each cow needs the help of a farmer for each leg of the climb, but due to the poor economy, there are only two farmers available, Farmer John and his cousin Farmer Don. FJ plans to guide cows for the upward climb, and FD will then guide the cows for the downward climb. Since every cow needs a guide, and there is only one farmer for each part of the voyage, at most one cow may be climbing upward at any point in time (assisted by FJ), and at most one cow may be climbing down at any point in time (assisted by FD). A group of cows may temporarily accumulate at the top of the mountain if they climb up and then need to wait for FD's assistance before climbing down. Cows may climb down in a different order than they climbed up.

Please determine the least possible amount of time for all N cows to make the entire journey.

农场主约翰发现他的奶牛剧烈运动后产奶的质量更高,所以他决定让N头(1 <= N <= 25,000)奶牛去附近爬山再返回来。

第i头奶牛用时U(i)爬上山,用时D(i)下山。作为家畜,奶牛们每段路都要有农夫的帮助,可是由于经济疲软,农场里只有两个农夫John和Don。John计划引导奶牛爬山,Don引导奶牛下山。虽然每个奶牛都需要向导,但每段旅途只有一名农夫。所有任何时刻只有一头奶牛爬山也只能有一头奶牛下山,奶牛爬上山后,可以暂时停留在山顶上等待Don的帮助。奶牛上山的顺序和下山的顺序不一定要相同。

请计算出所有N 头牛完成旅程的最短时间。

Input

第一行,一个整数N

第2 到第N+1 行,每行两个用空格隔开的整数U(i)和D(i)。

(1 <= U(i), D(i) <= 50,000).

Output

一行一个整数,表示所有N 头牛完成旅程的最短时间。

Sample Input

3
6 4
8 1
2 3

Sample Output

17

题解

贪心策略

max(总上山时间+最快奶牛下山时间,总下山时间+最快奶牛上山时间)

算法构造

1.设置集合$F$、$M$、$S$:先让$F$中奶牛的爬山,再让$M$中奶牛的爬山,最后让$S$中奶牛的爬山。

2.对第$i$件,若$U[i]>D[i]$,则归入$S$;若$U[i]=D[i]$,则归入$M$,否则归入$F$。

3.对$F$中的元素按$U[i]$升序排列,$S$中的按$D[i]$降序排列。

证明思路

1.$F$中的能“拉开”$John$、$Don$让同一头奶牛上下山的结束时刻,为后面的奶牛爬山“拉开时间差”,利于节省总时间。$S$中的刚好相反。因而,$F$中元素放在最前一定是最优策略之一。

2.$F$中$U[i]$小的前置,可以缩短开始时$B$的空闲时间,但会使F所有奶牛“拉开的时间差”缩短。不过可以证明,后者带来的损失不大于前者获得的优势。对称地,对$S$也一样。因而步骤$3$是可行的。

思路很简单,就是实际编写比较麻烦。

 1 //It is made by Awson on 2017.10.18
 2 #include <set>
 3 #include <map>
 4 #include <cmath>
 5 #include <ctime>
 6 #include <stack>
 7 #include <queue>
 8 #include <vector>
 9 #include <string>
10 #include <cstdio>
11 #include <cstdlib>
12 #include <cstring>
13 #include <iostream>
14 #include <algorithm>
15 #define LL long long
16 #define Min(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))
17 #define Max(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
18 #define Abs(x) ((x) < 0 ? (-(x)) : (x))
19 using namespace std;
20 const int INF = ~0u>>1;
21 
22 int a, b, c = INF, d = INF, n, u, v;
23 
24 void work() {
25     scanf("%d", &n);
26     while (n--) {
27         scanf("%d%d", &u, &v);
28         a += u, b += v;
29         c = Min(c, u), d = Min(d, v);
30     }
31     printf("%d\n", Max(a+d, b+c));
32 }
33 int main() {
34     work();
35     return 0;
36 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/NaVi-Awson/p/7688752.html

<think>好的,我现在需要帮助用户查找关于USACO 2024年1月竞赛中“Mooball Teams III”问题的解决方案或资料。首先,我应该先检查现有的引用内容,看看是否有相关的信息。根据用户提供的三个引用,引用[1]是关于循环舍入问题,引用[2]是多数意见问题,引用[3]是关于抓捕问题的铂金级题目。这三个引用中并没有直接提到“Mooball Teams III”的问题,所以可能需要寻找其他途径。 接下来,用户可能需要了解该问题的具体内容和要求。由于题目名称中的“Mooball Teams III”可能涉及组合优化、动态规划或图论等算法。例如,可能有关于队伍组合、最优匹配或资源分配的问题。我需要考虑常见的USACO题目类型,推测可能的解题思路。 考虑到USACO竞赛的时间,2024年1月的比赛可能较新,官方题解可能还未公开。通常USACO在比赛结束后一段时间会发布官方解答,但有时可能需要参赛者自己等待。因此,建议用户关注USACO官网或论坛,如Codeforces、Reddit的r/usaco,或者USACO Guide等平台,这些地方可能会有参赛者分享思路。 另外,可以建议用户检查问题陈述中的输入输出样例,尝试逆向推导算法。例如,如果问题涉及最大匹配,可能需要使用贪心或匈牙利算法;如果是动态规划,可能涉及状态转移方程的设计。同时,建议用户先尝试暴力解法,再逐步优化,这是常见的解题步骤。 还需要提醒用户注意数据规模,不同的算法时间复杂度是否适合题目给定的数据范围。例如,若数据量较大,可能需要O(n log n)或更优的算法,而非暴力解法。 最后,由于用户提供的引用中没有直接相关的资料,可能需要告知用户当前无法提供具体解决方案,但可以给予一般性的解题策略和资源获取建议,帮助用户自行进一步探索。</think>关于USACO 2024年1月竞赛的“Mooball Teams III”问题,目前尚未在公开平台找到完整的官方解决方案。不过可以基于USACO竞赛常见题型特点,提供以下解题思路参考: ### 可能涉及的知识点 1. **组合数学**:若题目涉及队伍组合或排列限制,可能需要使用组合数公式$C(n,k)$或容斥原理 2. **贪心算法**:在资源分配类问题中,可能需要按特定规则排序后贪心选择 3. **动态规划**:若存在状态转移关系,可能需要构建二维DP数组,例如$dp[i][j]$表示前i个元素选择j个的方案数 4. **图论建模**:若涉及团队关系约束,可能需要构建二分图进行最大匹配计算 ### 推荐实践步骤 1. **分析约束条件**:仔细阅读题目中的特殊条件,如: - 队伍人数限制 - 队员间兼容性规则 - 时间/空间复杂度要求 2. **输入输出样例解析**:通过逆向工程理解核心算法逻辑 ```python # 示例输入可能格式 3 2 # 3名队员,需组建2人队伍 1 2 # 兼容对 2 3 ``` 3. **基础代码框架**(以组合问题为例): ```python n, k = map(int, input().split()) compatible = [[] for _ in range(n+1)] # 构建兼容关系图 for _ in range(m): a, b = map(int, input().split()) compatible[a].append(b) compatible[b].append(a) # 动态规划解法示例 dp = [[0]*(k+1) for _ in range(n+1)] dp[0][0] = 1 for i in range(1, n+1): for j in range(k+1): dp[i][j] = dp[i-1][j] # 不选当前队员 if j > 0: dp[i][j] += dp[i-1][j-1] * valid_options(i) # 选当前队员的合法情况 ``` ### 资源获取建议 1. **USACO官方论坛**:竞赛结束后约2-3个月会发布题解 2. **USACO Guide**(https://usaco.guide/)查看相似题目解析 3. **Codeforces博客**搜索"USACO 2024 Jan"关键词 4. **GitHub代码库**:部分参赛者会公开AC代码(注意遵守竞赛规则)
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