Educational Codeforces Round 20 D. Magazine Ad

本文介绍了一个解决广告排版问题的算法,通过二分查找确定最小宽度以确保广告能在限定的行数内显示,并保持最窄的宽度。文章提供了一段C++实现代码,通过实例解释了如何将含有连字符的单词适配到限定的行数中。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

The main city magazine offers its readers an opportunity to publish their ads. The format of the ad should be like this:

There are space-separated non-empty words of lowercase and uppercase Latin letters.

There are hyphen characters '-' in some words, their positions set word wrapping points. Word can include more than one hyphen.

It is guaranteed that there are no adjacent spaces and no adjacent hyphens. No hyphen is adjacent to space. There are no spaces and no hyphens before the first word and after the last word.

When the word is wrapped, the part of the word before hyphen and the hyphen itself stay on current line and the next part of the word is put on the next line. You can also put line break between two words, in that case the space stays on current line. Check notes for better understanding.

The ad can occupy no more that k lines and should have minimal width. The width of the ad is the maximal length of string (letters, spaces and hyphens are counted) in it.

You should write a program that will find minimal width of the ad.

Input

The first line contains number k (1 ≤ k ≤ 105).

The second line contains the text of the ad — non-empty space-separated words of lowercase and uppercase Latin letters and hyphens. Total length of the ad don't exceed 106 characters.

Output

Output minimal width of the ad.

Examples
input
4
garage for sa-le
output
7
input
4
Edu-ca-tion-al Ro-unds are so fun
output
10
Note

Here all spaces are replaced with dots.

In the first example one of possible results after all word wraps looks like this:


garage.
for.
sa-
le

The second example:


Edu-ca-
tion-al.
Ro-unds.
are.so.fun

 官方题解说的意思其实不就是二分么' '和'_'是一样的

Firstly notice that there is no difference between space and hyphen, you can replace them with the same character, if you want.

Let's run binary search on answer. Fix width and greedily construct ad — wrap word only if you don't option to continue on the same line. Then check if number of lines doesn't exceed k.

#include <iostream>
using namespace std;
const int INF = (int)1e9;
int n,k,r,l;
string s;
int solve(int w)
{
    int ans = 0;
    int l = 0;
    while(l < n)
    {
        ans++;
        int r = l + w;
        if (r >= n) break;
        while(r > l && s[r - 1] != ' ' && s[r - 1] != '-') r--;
        if (r == l) return INF;
        l = r;
    }
    return ans;
}

int main()
{
    cin >> k;
    getline(cin, s);
    getline(cin, s);
    n = s.length();
    int l = 0, r = n;
    while(r - l > 1)
    {
        int m = (l + r) / 2;
        if (solve(m) <= k)
            r = m;
        else
            l = m;
    }
    cout << r << endl;
    return 0;
}
View Code

 

转载于:https://www.cnblogs.com/BobHuang/p/6801167.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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