ACM学习历程——POJ 1700 Crossing River(贪心)

本文探讨了如何通过策略优化,使一组人在限定时间内完成过河任务,关注于最小化总过河时间。

Description

A group of N people wishes to go across a river with only one boat, which can at most carry two persons. Therefore some sort of shuttle arrangement must be arranged in order to row the boat back and forth so that all people may cross. Each person has a different rowing speed; the speed of a couple is determined by the speed of the slower one. Your job is to determine a strategy that minimizes the time for these people to get across.      

Input

The first line of the input contains a single integer T (1 <= T <= 20), the number of test cases. Then T cases follow. The first line of each case contains N, and the second line contains N integers giving the time for each people to cross the river. Each case is preceded by a blank line. There won't be more than 1000 people and nobody takes more than 100 seconds to cross.      

Output

For each test case, print a line containing the total number of seconds required for all the N people to cross the river.      

Sample Input

1
4
1 2 5 10

Sample Output

17


这个题目第一反应是船回的时候,肯定让当前最快的人划回来,然后还考虑到,去的时候是按照最小速度的人,故让最慢的两个人过去,可能会减少时间。
于是,考虑两种贪心策略:
1、让最快的人来回载人过去。
2、先让最快的人和次快的人过去,然后让最快的人回来,让最慢和次慢的人过去,让对面最快的人回来。整体效果是最快和次快的人让最慢和次慢的人过去。
于是两者统一,就是让最慢和次慢的人每次渡河。比较两种策略的时间。
直到剩余两个或者三个人,就稍微考虑一下即可。另外不要忘了考虑初始只有一个人的情况。


代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <algorithm>
#include <set>
#include <map>
#include <vector>
#include <queue>
#include <string>
#define inf 0x3fffffff
#define eps 1e-10

using namespace std;

int n, a[1005];

bool cmp(int x, int y)
{
    return x > y;
}

void Input()
{
    scanf("%d", &n);
    for (int i = 0; i < n; ++i)
        scanf("%d", &a[i]);
    sort(a, a+n, cmp);
}

int qt()
{
    if (n == 1 || n == 2)
        return a[0];
    int ans = 0;
    int top = 0, rear = n;
    while (rear - top > 3)
    {
        ans += min(a[rear-2]*2+a[rear-1]+a[top], a[top]+a[top+1]+2*a[rear-1]);
        top += 2;
    }
    if (rear - top == 2)
        ans += a[rear-2];
    else
        ans += a[top] + a[rear-1] + a[rear-2];
    return ans;
}

int main()
{
    //freopen("test.txt", "r", stdin);
    int T;
    scanf("%d", &T);
    for (int times = 0; times < T; ++times)
    {
        Input();
        printf("%d\n", qt());
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/andyqsmart/p/4116342.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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