【PAT甲级】1037 Magic Coupon

神奇优惠券算法解析
本文介绍了一种通过排序和匹配正负数值来最大化收益的算法。该算法适用于一种特殊的优惠券兑换场景,其中优惠券和商品的价格可能为负数。通过对优惠券倍数和商品价格进行排序,并匹配同号的最大值,可以实现利益的最大化。

题目链接:1037 Magic Coupon

题目大意:

神奇的优惠券

火星上有个魔法商店,你可以用优惠券兑换商品,优惠券上标注了倍数,商品上标注了价格,神奇之处在于倍数有负数,价格也有负数。

如果你用优惠券兑换商品,他会按照商品价格给你优惠券给你优惠券上注明的倍数的钱。unfortunately,如果用用了负数券,或者兑换了负数价格商品,那你还得倒贴钱(好像买东西本来就应该付钱啊喂!),但是幸运的是,你可以用负数券换负数商品呀~他还是会给你钱,因为负负得正嘛(你可真是个小机灵鬼)

你的任务:白嫖到尽可能多的钱。

思路:

用最大倍数换最大价格的商品,负数同理,最负的倍数换最负的商品。

因此先对两段进行排序。sort时间复杂度O(nlog2n)。

再从前向后,从后向前,将同号的倍数与价格想乘,记录到结果中。时间复杂度O(n)。

整体时间复杂度O(nlog2n)。

代码:

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;

int main(){
    int n, a, ans = 0;
    vector<int> v[2];
    for(int i = 0; i < 2; i++){
        cin >> n;
        for(int j = 0; j < n; j++){
            scanf("%d", &a);
            v[i].push_back(a);
        }
        sort(v[i].begin(), v[i].end());
    }
    auto p = v[0].begin(), q = v[1].begin();
    while(*p < 0 && *q < 0) ans += *p++ * *q++;
    p = v[0].end();
    q = v[1].end();
    while(*(--p) > 0 && *(--q) > 0) ans += *p * *q;
    printf("%d", ans);
}

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
### 关于PAT甲级考试的答案与解析 对于编程能力测试(Programming Ability Test,简称PAT甲级考试中的题目及其解答,以下是部分真题的相关分析和解决方案。 #### 题目分类及解析概述 根据已知的参考资料[^1],可以发现PAT甲级试题主要涉及以下几个方面: - **贪心算法** 贪心算法是一种通过局部最优解来达到全局最优解的方法。例如,在`1037. Magic Coupon (25)`中,可以通过优先选择价值最大的优惠券实现最大收益。类似的还有`1038. Recover the Smallest Number (30)`以及`1067. Sort with Swap(0,*) (25)`等问题。 - **并查集** 并查集用于处理集合之间的动态连接关系。在`1107. Social Clusters (30)`中,利用并查集能够高效判断社交网络中的群体划分情况;而在`1114. Family Property (25)`中,则可用来解决家族财产分配问题。 - **树状数组** 树状数组适用于快速计算前缀和或区间更新操作。如`1057. Stack (30)`所示,该数据结构能显著提升查询效率。 另外,针对具体某道题目的详细说明如下: #### `1005 Spell It Right` 此题要求将给定整数拆分为各位数字之和,并进一步求得这些位数值加总后的字符串形式表示方法。其核心在于模拟过程的设计与边界条件考虑周全。下面给出Python版本的一个可能实现方案: ```python def spell_it_right(): n = int(input()) total_sum = sum(int(digit) for digit in str(n)) result = ''.join(str(total_sum)) print(result) spell_it_right() ``` 上述代码片段展示了如何读取输入、转换成字符列表逐项累加得到最终结果的过程[^2]。 #### 输入输出描述补充——以`1160 Forever`为例 每份输入文件包含一组测试样例。首行为正整数\( N \leqslant 5\) ,随后依次提供若干组参数组合\(( K , m )\) 。其中约束条件满足 \( 3<K<10 \),且\( 1<m<90 \)[^3]。按照指定格式完成相应逻辑运算即可得出预期答案。 --- ###
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