模拟【P1650】 田忌赛马

本文深入探讨了p1650田忌赛马问题,通过分析决策方式以实现田忌获胜次数最大化。文章提供了算法思路,包括排序、模拟过程优化及规律寻找,并附带代码实现,有助于理解如何高效解决此类竞赛题目。

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你没有发现两个字里的blog都不一样嘛 qwq

题目描述--->p1650 田忌赛马

先%dalao sto GMPotlc orz

他教给的我,征求意见后终于来水题解.

分析

我们需要知道的是如何决策,才能让田忌胜利次数最多.

n<=2000?

我们可以自认为是田忌来模拟这个过程(穿越?)

值得考虑的是,我们每次调换每匹马的位置会白白增加复杂度。

因此我们找规律(说不上是真正意义上的找规律 qwq.)

这里只给出一个例子,不太理解的话还请大家手推一下 qwq.

排序之后,我们得到的序列为这样.(这里按数组下标来解释)

1即代表能力值最低,5代表能力值最高.

5ba8c7479cf24.png

因为排序之后排名都一样.

这时我们考虑将后两匹马提前.

对应的就是这个样子啦 qwq

5ba8c7528106e.png

我们不必去真正的模拟这个交换的过程.

为啥?

上图中我们的

4     5     1     2     3

实际上对应原序列的是

1     2     3     4     5

如何找到规律?

我们发现从1到len(此时len为2

位置对应的是我们后面的n到n-len.

此时我们得到的对应关系就是 n-len+i 与 i 对应.

而我们从len+1到n

位置对应的是我们前面的1-len.

此时我们又得到一组对应关系就是 i-len与 i 对应.

(这两组关系如果得到一组的话我们就可以得到另一组应该是

如果不太理解的话最好还是自己多手出几组尝试一下.

-------------------代码------------------

#include<bits/stdc++.h>
#define R register
using namespace std;
inline void in(int &x)
{
    int f=1;x=0;char s=getchar();
    while(!isdigit(s)){if(s=='-')f=-1;s=getchar();}
    while(isdigit(s)){x=x*10+s-'0';s=getchar();}
    x*=f;
}
int n,tianji[2508],qiwang[2508],ans;
int main()
{
    in(n);
    for(R int i=1;i<=n;i++)in(tianji[i]);
    for(R int i=1;i<=n;i++)in(qiwang[i]);
    sort(tianji+1,tianji+n+1);
    sort(qiwang+1,qiwang+n+1);
    for(R int len=1;len<=n;len++)
    {
        R int cnt=0;
        for(R int i=1;i<=len;i++)
        {
            if(tianji[n-len+i]>qiwang[i])
            cnt++;
            if(tianji[n-len+i]<qiwang[i])
            cnt--;
        }
        for(R int i=len+1;i<=n;i++)
        {
            if(tianji[i-len]>qiwang[i])
            cnt++;
            if(tianji[i-len]<qiwang[i])
            cnt--;  
        }
        ans=max(ans,cnt);
    }
    printf("%d",ans*200);
}

有不理解的地方来gay私信我就好了 qwq

再度sto GMPotlc orz

转载于:https://www.cnblogs.com/-guz/p/9696285.html

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
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