【POJ 1416】Shredding Company

本文深入探讨了一个数学难题,即如何将一个六位数分成若干部分,使得这些部分之和尽可能接近但不超过指定的目标数字。通过详细解析算法逻辑、关键步骤和边界条件,作者提供了求解此类问题的有效策略。此外,文章还讨论了算法的边界情况,包括无解、唯一解及多解场景,并展示了如何通过递归搜索方法来解决该问题。

题意

给你一个target number,和一个最多六位的数num,让你把数分段,使总和最接近但不大于target number。

如果只有一种方法就输出总和、分段,如果有多种方法,输出rejected,如果零种方法,输出error。

分析

搜索,每次target切去num的最后一位,或者两位...切到不能切,然后问题减小为 target是target-切去的数字的和,num是切去后面数字后的num。

代码

#include<stdio.h>
int target,num,part[10],minc,ans[10],re=0;

void init()//初始化
{
    for(int i=0; i<=7; i++) ans[i]=part[i]=0;
    part[0]=1;
    minc=99999;
    re=0;
}
void solve(int num,int tar)//搜索
{
    if(num<=tar)//不要再分解
    {
        if(tar-num<minc)//差值更小则更新答案
        {
            minc=tar-num;
            for(int i=1; i<part[0]; i++)
                ans[i]=part[i];
            ans[0]=part[0];//分段数量
            ans[ans[0]]=num;
            re=0;//差值没有重复
        }
        else if(tar-num==minc) re=1;//当前最小差值重复,可能要输出rejected
    }
    else
    {
        part[part[0]++]=num%10;//切开最后一个数字,保存起来
        if(num/10>0&&tar>num%10)//切掉后还有数 且 切掉的小于target(新的target要大于0)
            solve(num/10,tar-num%10);
        part[0]--;//解决完切掉一个的,恢复为切掉前
        for(int i=100; i<=100000; i*=10)//切掉最后两个数、三个数...五个数
        {
            part[part[0]++]=num%i;
            if(num/i>0&&tar>num%i)
                solve(num/i,tar-num%i);
            part[0]--;
        }
    }
}
int main()
{
    while(~scanf("%d%d",&target,&num)&&target&&num)
    {
        init();
        solve(num,target);
        if(re) printf("rejected\n");
        else if(!ans[0]) printf("error\n");
        else
        {
            printf("%d ",target-minc);
            for(int i=0; i<ans[0]; i++)
                printf("%d ",ans[ans[0]-i]);
            printf("\n");
        }
    }
    return 0;
}

 

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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