HDU-2085

题目:

某核反应堆有两类事件发生:
高能质点碰击核子时,质点被吸收,放出3个高能质点和1个低能质点;
低能质点碰击核子时,质点被吸收,放出2个高能质点和1个低能质点。
假定开始的时候(0微秒)只有一个高能质点射入核反应堆,每一微秒引起一个事件发生(对于一个事件,当前存在的所有质点都会撞击核子),试确定n微秒时高能质点和低能质点的数目。

代码:

#include<iostream>
long long array[35];
long long array1[35];
using namespace std;
int main()
{

    long long a = 1;
    long long b = 0;
    array[0] = 1;
    array1[0] = 0;
    for(int i = 1;i <= 33;i++) 
    {
        long long temp = a;
        long long temp1 = b;
        a += temp*2+temp1*2;
        b += temp;
        array[i] = a;
        array1[i] = b;
    }
    int sec = 0;
    while(cin >> sec)
    {
        if(sec != -1)
        cout << array[sec] << ", " << array1[sec] << endl;
        else return 0;
     } 
}

理解:

这个题,本什么有多难,每一秒的数量,可以推导出公式,但是,如果直接计算会TLE,所以,因为给的数据范围不大,所以可以先开一个数组,把所有情况存起来,但还要注意的是,这里需要开longlong,否则会超范围。

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f&#39;Case #{cas}: {round(ans)}&#39;) cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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