小猫爬山

本文探讨了一道经典的算法题目——如何用最少的缆车将不同重量的小猫运下山。通过迭代加深搜索等方法,文章给出了两种实现方案,并介绍了其中涉及到的排序、递归搜索等关键技术。

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

题目描述

WD和LHX饲养了N只小猫,这天,小猫们要去爬山。经历了千辛万苦,小猫们终于爬上了山顶,但是疲倦的它们再也不想徒步走下山了。

WD和LHX只好花钱让它们坐索道下山。索道上的缆车最大承重量为W,而N只小猫的重量分别是C1、C2……CN。当然,每辆缆车上的小猫的重量之和不能超过W。每租用一辆缆车,WD和LHX就要付1美元,所以他们想知道,最少需要付多少美元才能把这N只小猫都运送下山?

输入输出格式

输入格式:

第一行包含两个用空格隔开的整数,N和W。

接下来N行每行一个整数,其中第i+1行的整数表示第i只小猫的重量C i。

 

输出格式:

输出一个整数,最少需要多少美元,也就是最少需要多少辆缆车。

 

输入输出样例

输入样例#1:
5 1996
1
2
1994
12
29
输出样例#1:
2

说明

数据范围与约定

对于100%的数据,1<=N<=18,1<=C i <=W<=10^8。

思路:迭代加深搜索

已经废了,不想打搜索,就写了个骗分,结果84。

 1 #include<cstdio>
 2 #include<algorithm>
 3 using namespace std;
 4 const int maxn=20;
 5 int n,m,w,ans;
 6 int c[maxn];
 7 bool cope(int a,int b){return a>b;}
 8 int main(){
 9     scanf("%d%d",&n,&w);
10     for(int i=0;i<n;i++) scanf("%d",&c[i]);
11     while(n){
12         sort(c,c+n,cope);
13         m=n,ans++;
14         for(int i=0;i<m;i++)
15         if(c[i]+c[m]<=w) c[m]+=c[i],c[i]=0,n--;
16     }
17     printf("%d\n",ans);
18     return 0;
19 }

感觉身心俱疲了。

 1 #include<cstdio>
 2 #include<cstdlib>
 3 int n,w;
 4 int s[20],t[20];
 5 inline int min_(int x,int y){return x<y?x:y;} 
 6 void dfs(int k,int m){
 7     if(k>n){printf("%d\n",m);exit(0);}
 8     for(int i=1;i<=min_(k,m);i++)
 9     if(t[i]+s[k]<=w){
10         t[i]+=s[k];
11         dfs(k+1,m);
12         t[i]-=s[k];
13     }
14 }
15 int main(){
16     scanf("%d%d",&n,&w);
17     for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&s[i]);
18     for(int i=1;i<=n;i++) dfs(1,i);
19 }

没有想到优化:小猫只能枚举放在编号≤它的缆车上,不然是白费时间。

新知识:cstdlib库里rxit(0)函数,直接从函数中结束程序。

转载于:https://www.cnblogs.com/J-william/p/6735305.html

### 关于洛谷 P1048 小猫爬山的Java实现与解题思路 #### 背景介绍 题目描述了一种情境,在该情境中小猫们需要通过乘坐缆车上山游玩,而后再坐缆车下山。为了节省成本并确保安全,目标是在满足每辆缆车载重不超过给定最大载重的前提下,尽可能减少使用的缆车数量。 #### 解题策略分析 对于此类优化问题,采用回溯算法是一种常见方法。具体来说,可以考虑如下几个方面: - **数据预处理**:首先对输入的小猫体重数组`w[]`按照从大到小排序[^5]。 - **状态定义**:设当前正在尝试安排第`step`只小猫的位置;已经使用了`k`辆车来装载前几批小猫;以及一个辅助数组`sum[]`用于记录每一辆已分配好的缆车内剩余可承载重量。 - **决策过程**:遍历现有的`k`辆车看是否有足够的空间容纳新的小猫。如果有,则将其加入对应的车辆中,并继续递归解决下一个位置的问题;如果没有合适的空位,则新增一辆缆车专门用来放置这只小猫,并相应调整参数后再次调用函数本身进行下一步操作。 - **剪枝条件**:当发现目前所需缆车数目已经达到甚至超过了之前找到的最佳方案(`ans`)时立即停止进一步探索这条路径,因为无论如何扩展都不会得到更优的结果了。同样地,一旦成功安置完全部n只小猫即刻保存此时所用最少的缆车数作为新纪录。 - **终止情况**:所有小猫都被妥善安顿好之后结束整个流程,输出最终确定下来的最小缆车需求量即可。 #### Java代码示例 下面给出基于上述逻辑框架编写的完整程序清单: ```java import java.util.Arrays; public class CatCableCar { private static int minCars = Integer.MAX_VALUE; public static void main(String[] args) { // 假设有这样的测试样例 {3, 2, 2, 1} 和 maxWeight=5 int[] weights = new int[]{3, 2, 2, 1}; int maxWeight = 5; solve(weights, maxWeight); System.out.println(minCars); } private static void solve(int[] w, int C){ Arrays.sort(w); // 对小猫按体重降序排列 reverseArray(w); dfs(0, w.length, 0, new int[w.length], C); } private static void dfs(int step, int N, int k, int[] sum, int C){ if(k >= minCars || step == N){ if(step==N && k<minCars) minCars=k; return ; } boolean flag=false; for(int i=1;i<=k;++i){ if(sum[i]+w[step]<=C){ sum[i]+=w[step]; dfs(step+1,N,k,sum,C); sum[i]-=w[step]; // 回退上一步的选择 flag=true; } } if(!flag){ ++k; sum[k]=w[step]; dfs(step+1,N,k,sum,C); } } private static void reverseArray(int[] array){ for (int i = 0; i < array.length / 2; i++) { int temp = array[i]; array[i] = array[array.length - i - 1]; array[array.length - i - 1] = temp; } } } ``` 此段代码实现了完整的求解过程,其中包含了必要的初始化工作、核心搜索机制的设计以及边界状况下的特殊处理措施。
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