【蓝桥杯】 砝码称重

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;

public class Main{
 
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		// 接收砝码的数量
		int length = sc.nextInt(); 
		//用来去重(砝码可以称出的重量)
		Set<Integer> set = new HashSet<>(); 
		//用来遍历重量
		List<Integer> list = null;; 
		
	    //先添加进去第一个砝码
		set.add(sc.nextInt());
		
		//这里注意减1,因为已经添加进去一个砝码
		for(int i = 0; i < length -1; i++) {
			
			//接收剩下的砝码
			int num = sc.nextInt(); 
			
			//set集合转为list集合,用来遍历
			list =  new ArrayList<>(set);
			
			//遍历重量
			for(Integer target : list) {
				/**每次从list中拿出一个重量,都要和新放进去的砝码
				 * 进行操作并加入set中加入:
				 * 新砝码  + 重量
				 * 新砝码  - 重量(考虑到可能是负数,所以要加Math.abs()函数求绝对值)
				 * 新砝码本身
			    **/
			    set.add(Math.abs(target - num));
				set.add(num + target);
				set.add(num);
			}
		}
	
		//最后输出set的长度,就是砝码求出的重量数,注意记得减1
		//因为当新砝码和重量一致时,相减得到0,而0这个重量是称不出来的
		System.out.println(set.size() -1);
	}
		
	
	
}

### 蓝桥杯砝码称重问题的C++解法 #### 问题描述 砝码称重问题是经典的动态规划或状态转移问题之一。给定一组不同重量的砝码,目标是计算可以组合出的不同总重量的数量。 以下是基于动态规划的思想实现的一个完整的解决方案: --- #### 动态规划思路解析 该问题可以通过二维布尔数组 `f[i][j]` 来表示前 `i` 个砝码能否组成重量 `j` 的情况。具体来说: - 如果第 `i` 个砝码不参与,则继承上一个状态:`f[i][j] = f[i - 1][j]`; - 如果第 `i` 个砝码放在左侧托盘,则考虑减少其重量的情况:`f[i][j] |= f[i - 1][abs(j - w[i])]`; - 如果第 `i` 个砝码放在右侧托盘,则增加其重量:`f[i][j] |= f[i - 1][j + w[i]]`. 最终统计所有可能的正整数重量即可得出答案[^2]。 --- #### 完整代码实现 以下是一个标准的 C++ 实现方案: ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int N = 110, M = 2e5 + 10; bool f[N][M]; int w[N]; int main() { int n; cin >> n; // 输入砝码数量 int m = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> w[i]; // 输入每个砝码的重量 m += w[i]; // 计算最大可能重量 } // 初始化 dp 数组 f[0][0] = true; // 填充 dp 表格 for (int i = 1; i <= n; ++i) { for (int j = 0; j <= m; ++j) { f[i][j] = f[i - 1][j]; // 不选当前砝码的状态 if (j >= w[i]) // 放入右侧托盘 f[i][j] |= f[i - 1][j - w[i]]; if (j + w[i] <= m) // 放入左侧托盘 f[i][j] |= f[i - 1][j + w[i]]; } } // 统计可组成的正整数重量数目 int ans = 0; for (int i = 1; i <= m; ++i) { if (f[n][i]) ans++; } cout << ans << endl; // 输出结果 return 0; } ``` 上述代码通过三维压缩的方式实现了动态规划表填充过程,并利用布尔变量记录每种重量的可能性。 --- #### 关键点说明 1. **初始化条件**: 初始状态下只有当没有任何砝码时能够构成零重量,即 `f[0][0] = true`. 2. **状态转移方程**: 对于每一个砝码,分别处理三种可能性(忽略、加入右盘、加入左盘),并更新对应位置的状态。 3. **边界控制**: 防止越界访问,在调整索引时需注意权重范围约束. ---
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