*** paulzhou和他的学弟们

本文探讨了如何帮助paulzhou以最小代价找到指定颜值的学弟们的问题。通过构建哈夫曼树的方式,实现了一种有效的算法解决方案,旨在减少整体操作成本。

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Description

众所周知,paulzhou的数学不太好。现在他有一个问题,希望你帮他解答:
paulzhou有一堆颜值很高的学弟,每一个学弟有一个颜值。他希望在这一堆学弟中找出n(1≤n≤1000)个学弟,使这些学弟的颜值分别为ai(1≤i≤n,1≤ai≤1000)。

paulzhou首先从一堆学弟中找出颜值总和为∑ai(1≤i≤n)的学弟,代价为paulzhou的颜值。由于召集一堆学弟很麻烦,所以这个操作只允许做一次。

接下来,paulzhou可以从选出的一小堆学弟中,选出指定颜值的学弟或者选出一小小堆学弟,代价为paulzhou的颜值k和这一小堆学弟的颜值和。

paulzhou是一个精通「まほう」的人,因此他可以将选出的一小堆学弟中的颜值任意分配。

paulzhou希望知道自己找到所有指定颜值的学弟的最小代价,“找出”指的是学弟必须单独地站在paulzhou面前,而不是在一小堆或一堆中。

Input

第1行输入T(1≤T≤100),代表有T组数据。
接下来的T行输入,每行包含一组测试数据。每组测试数据第一行包含两个正整数n(1≤n≤1000),k(1≤k≤100000000),分别代表paulzhou希望找到的学弟数量和paulzhou的颜值;第二行包含n个正整数ai(1≤i≤n,1≤ai≤1000),分别代表每一个学弟的颜值。

Output

每组测试数据输出一个正整数,代表paulzhou达到目的的最小代价。

Sample Input

2
3 100
1 2 3
5 100
1 2 3 4 5

Sample Output

309
533

Hint

题意

读不懂

题解:

AC代码

#include <cstdio>
#include <queue>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
int main(){
    int t;
    scanf("%d",&t);
    while (t--){
        priority_queue<ll> q;
        ll n,k;
        scanf("%lld%lld",&n,&k);
        ll ai;
        for (int i = 0; i < n; ++i){
            scanf("%lld",&ai);
            q.push(-ai);
        }
        ll ans = 0;
        ll temp;
        while (q.size()!=1){
            temp = q.top();
            q.pop();
            temp+=q.top();
            q.pop();
            ans+=temp;
            q.push(temp);
        }
        if (n == 1) {
            printf("%lld\n",k+ai);
        }else printf("%lld\n",n*k+ans*-1);

    }
    return 0;
}

**哈夫曼树?

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,该项目运用遗传算法(GA)优化支持向量回归(SVR)支持向量机(SVM)模型的超参数及特征选择。项目旨在解决电力系统调度、发电计划、需求侧响应等多个应用场景中的关键问题,特别是在应对高比例可再生能源接入带来的非线性、非平稳负荷预测挑战。文中涵盖了从数据接入、特征工程、模型训练到部署上线的全流程,包括详细的代码示例GUI设计,确保方案的可复现性实用性。 适用人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB语言机器学习算法的研发人员;从事电力系统调度、电力市场交易、新能源消纳等相关领域的工程师技术专家。 使用场景及目标:①通过构建面向小时级别的滚动预测,输出高分辨率负荷轨迹,为日内与日前滚动调度提供边际成本最小化的依据;②在负荷高峰供给紧张时,通过价格信号或直接负荷控制实施需求侧响应,提升削峰效率并抑制反弹;③为灵活性资源(调峰机组、储能、可中断负荷)提供更清晰的出清路径,降低弃风弃光率,提升系统整体清洁度;④帮助市场主体更准确地评估边际出清价格变化,提高报价成功率与收益稳定性,同时降低由预测偏差带来的风险敞口;⑤在运维与审计场景中,对预测产生的原因进行说明,保障业务侧与监管侧的可追溯性。 阅读建议:此资源不仅提供了完整的代码实现GUI设计,更注重于理解GA优化过程中涉及到的数据处理、特征构造、模型选择及评估等核心步骤。因此,在学习过程中,建议结合实际案例进行实践,并深入研究每个阶段的具体实现细节,特别是适应度函数的设计、超参数空间的定义以及多样性维护机制的应用。此外,关注项目中关于数据对齐、缺失值处理、特征标准化等方面的最佳实践,有助于提高模型的鲁棒性泛化能力。
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