托米的赌球

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/156/A
来源:牛客网
 

托米的赌球

时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒
空间限制:C/C++ 262144K,其他语言524288K
64bit IO Format: %lld

题目描述

紧张刺激的世界杯正在进行中(在托米的世界线里),欧洲人托米沉迷于赌球无法自拔。
托米的口袋里有 100 元,50元,20元,10元,5元,2元,1元的纸币,50分,20分,10分,5分,2分,1分的硬币各无限个。
托米计划买下几注 a 元 b 分的彩票,他希望能支出的纸票数量和硬币数量之和最小,他希望你帮助他完成这个任务。同时由于彩票亭不支持找零,托米希望他的支出恰好等于 a 元 b 分

输入描述:

第一行输入一个正整数 T下面 T 行每行两个整数 a,b

输出描述:

每行输出 13 个正整数 n1 ...n13, 对应题面顺序给出最小化支出纸票数量和硬币数量之和的情况下,每种货币的使用次数,如果有多种方案,输出字典序最大的一种,注意这里字典序是依次比较n1到n13,而不是简单的把 13 个正整数拼接在一起

示例1

输入

复制

2
1 5
2 4

输出

复制

0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0

备注:

T=100,0≤ a≤ 109, 0≤ b<100

简单模拟一下就行,代码:

#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int a[13];
    int t;
    cin>>t;
    while(t--)
    {
        int x,y;
        cin>>x>>y;
        fill(a,a+13,0);
        if(x>=100) { a[0]=x/100; x%=100;}
        if(x<100&&x>=50) {a[1]=x/50;x%=50;}
        if(x<50&&x>=20) {a[2]=x/20;x%=20;}
        if(x<20&&x>=10) {a[3]=x/10;x%=10;}
        if(x<10&&x>=5)  {a[4]=x/5;x%=5;}
        if(x<5&&x>=2)  {a[5]=x/2;x%=2;}
        if(x<2&&x>=1)  {a[6]=1;}
        if(y>=50) {a[7]=1;y=y-50;}
        if(y<50&&y>=20) {a[8]=y/20;y%=20;}
        if(y<20&&y>=10) {a[9]=y/10;y%=10;}
        if(y<10&&y>=5)  {a[10]=y/5;y%=5;}
        if(y<5&&y>=2)  {a[11]=y/2;y%=2;}
        if(y<2&&y>=1)  {a[12]=1;}
        for(int i=0;i<13;++i)
            cout<<a[i]<<" ";
        cout<<endl;
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值