p1440积木大赛[noip2013]

本文介绍了一个关于搭建积木大厦的算法问题,旨在通过选择合适区间增加积木高度来最小化操作次数。文章提供了解题思路及代码实现,适用于算法初学者。

题目:

春春幼儿园举办了一年一度的“积木大赛”。今年比赛的内容是搭建一座宽度为n的大厦,大厦可以看成由n块宽度为1且高度不定的积木组成,第i块积木的最终高度需要是hi。
在搭建开始之前,没有任何积木(可以看成n块高度为 0 的积木)。接下来每次操作,小朋友们可以选择一段连续区间[L, R],然后将第L块到第R块之间(含第L块和第R块)所有积木的高度分别增加1。
小M是个聪明的小朋友,她很快想出了建造大厦的最佳策略,使得建造所需的操作次数最少。但她不是一个勤于动手的孩子,所以想请你帮忙实现这个策略,并求出最少的操作次数

输入:

输入包含两行:
第一行包含一个整数n,表示大厦的宽度。
第二行包含n个整数,第i个整数为hi

5
2 3 4 1 2

输出:

仅一行,即建造所需的最少操作数

5

【样例解释】
其中一种可行的最佳方案,依次选择
[1,5]  [1,3]  [2,3]  [3,3]  [5,5]

【数据范围】
对于 30%的数据,有1 ≤ n ≤ 10;
对于 70%的数据,有1 ≤ n ≤ 1000;
对于 100%的数据,有1 ≤ n ≤ 100000,0 ≤ hi ≤ 10000

 

这道题直接先使数组a[0]=0,如果后面的积木比前一个高的话ans+=后面的高度与前面的高度差,为什么这样就是正解呢?

因为你是选择一个区间,使区间内地所有积木高度加一,所以如果后面的积木比前面的高就说明在后面的区间内做了一次操作,那为什么后面的高度比前面高度小的话就不用管了呢?

因为如果前面比后面高,就可以将区间扩大到后面的积木上,就是后面的积木已经和前面比它高的积木一起升高过了,

所以这道题就只用求出后面积木比前面高的高度差的和。

代码如下:

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
int a[110000];
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    int ans=0;
    a[0]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        cin>>a[i];
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(a[i]>a[i-1])
            ans+=a[i]-a[i-1];
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lcyhaha/p/6480743.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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