POJ 2976 Dropping tests (0/1分数规划)

本文介绍了一种算法,用于计算在允许丢弃特定数量测试成绩的情况下,如何最大化学生的累计平均成绩。通过二分查找和排序策略,该算法能够高效地确定最优的成绩组合。

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Dropping tests
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Description

In a certain course, you take n tests. If you get ai out of bi questions correct on test i, your cumulative average is defined to be

.

Given your test scores and a positive integer k, determine how high you can make your cumulative average if you are allowed to drop any k of your test scores.

Suppose you take 3 tests with scores of 5/5, 0/1, and 2/6. Without dropping any tests, your cumulative average is . However, if you drop the third test, your cumulative average becomes .

Input

The input test file will contain multiple test cases, each containing exactly three lines. The first line contains two integers, 1 ≤ n ≤ 1000 and 0 ≤ k < n. The second line contains n integers indicating ai for all i. The third line contains n positive integers indicating bi for all i. It is guaranteed that 0 ≤ ai ≤ bi ≤ 1, 000, 000, 000. The end-of-file is marked by a test case with n = k = 0 and should not be processed.

Output

For each test case, write a single line with the highest cumulative average possible after dropping k of the given test scores. The average should be rounded to the nearest integer.

Sample Input

3 1
5 0 2
5 1 6
4 2
1 2 7 9
5 6 7 9
0 0

Sample Output

83
100

Hint

To avoid ambiguities due to rounding errors, the judge tests have been constructed so that all answers are at least 0.001 away from a decision boundary (i.e., you can assume that the average is never 83.4997).

Source

 
 

给定ai和bi,求100*sigma(ai*xi)/sigma(bi*xi)的最大值,xi=0或1,且只能有k个为0。

即可以去掉k个(ai,bi)对。

 

y=100*sigma(ai)/sigma(bi)

t(y)=100*sigma(ai)-y*sigma(bi)

求t(y0)=0;

当t(y)<0时,y太大,y0<y;

当t(y)>0时,y太小,y<y0;

 

所以可以二分y的值。

 

去哪k个更优了?

要使y更大就应该是t(y)>0这种情况更可能的出现,所以对100*ai-bi排序,去掉小的k个。使t(y)>0城里更有可能。

 

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>

using namespace std;

const int N=1010;
const double eps=1e-10;

int n,k;
double a[N],b[N],score[N];

int main(){

    //freopen("input.txt","r",stdin);

    while(~scanf("%d%d",&n,&k)){
        if(n==0 && k==0)
            break;
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%lf",&a[i]);
        for(int i=0;i<n;i++)
            scanf("%lf",&b[i]);
        double l=0,r=100,mid,sum;
        while(r-l>eps){
            mid=(l+r)/2;
            for(int i=0;i<n;i++)
                score[i]=100*a[i]-mid*b[i];
            sort(score,score+n);
            sum=0;
            for(int i=k;i<n;i++)
                sum+=score[i];
            if(sum>0)
                l=mid;
            else
                r=mid;
        }
        printf("%.0f\n",l);
    }
    return 0;
}

 

1. 用户与身体信息管理模块 用户信息管理: 注册登录:支持手机号 / 邮箱注册,密码加密存储,提供第三方快捷登录(模拟) 个人资料:记录基本信息(姓名、年龄、性别、身高、体重、职业) 健康目标:用户设置目标(如 “减重 5kg”“增肌”“维持健康”)及期望周期 身体状态跟踪: 体重记录:定期录入体重数据,生成体重变化曲线(折线图) 身体指标:记录 BMI(自动计算)、体脂率(可选)、基础代谢率(根据身高体重估算) 健康状况:用户可填写特殊情况(如糖尿病、过敏食物、素食偏好),系统据此调整推荐 2. 膳食记录与食物数据库模块 食物数据库: 基础信息:包含常见食物(如米饭、鸡蛋、牛肉)的名称、类别(主食 / 肉类 / 蔬菜等)、每份重量 营养成分:记录每 100g 食物的热量(kcal)、蛋白质、脂肪、碳水化合物、维生素、矿物质含量 数据库维护:管理员可添加新食物、更新营养数据,支持按名称 / 类别检索 膳食记录功能: 快速记录:用户选择食物、输入食用量(克 / 份),系统自动计算摄入的营养成分 餐次分类:按早餐 / 午餐 / 晚餐 / 加餐分类记录,支持上传餐食照片(可选) 批量操作:提供常见套餐模板(如 “三明治 + 牛奶”),一键添加到记录 历史记录:按日期查看过往膳食记录,支持编辑 / 删除错误记录 3. 营养分析模块 每日营养摄入分析: 核心指标计算:统计当日摄入的总热量、蛋白质 / 脂肪 / 碳水化合物占比(按每日推荐量对比) 微量营养素分析:检查维生素(如维生素 C、钙、铁)的摄入是否达标 平衡评估:生成 “营养平衡度” 评分(0-100 分),指出摄入过剩或不足的营养素 趋势分析: 周 / 月营养趋势:用折线图展示近 7 天 / 30 天的热量、三大营养素摄入变化 对比分析:将实际摄入与推荐量对比(如 “蛋白质摄入仅达到推荐量的 70%”) 目标达成率:针对健
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