HDU2082 找单词(背包)

本文解析了HDU 2082题目,该题涉及背包问题的应用,通过动态规划算法解决单词组合后总价不超过50的问题。详细介绍了算法思路与实现过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2082

题意:

告诉你每个单词的个数!

然后价值:A是1.B是2……Z是26

求出单词相互组合后,总价值少于50的单词有几个

背包

#include<iostream>  
#include<cstring>  
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<ctime>
#include<queue>
#include<map>
#include<stack>
#include<algorithm>
using namespace std;

int a[30];
int dp[30][51];
int main()
{
//	freopen("D://input.txt", "r", stdin);
//	freopen("D://output.txt", "w", stdout);
	int T;
	scanf("%d", &T);
	while (T--)
	{
		memset(dp, 0, sizeof(dp));
		int i, j, k;
		for (i = 1; i <= 26; i++)
			scanf("%d", &a[i]);
		for (i = 0; i <= 26; i++)
			dp[i][0] = 1;
		/*
		第一维表示,当前加入了i个字母以后所能得到的答案,然后dp的时候一个一个加入新的字母,递推求价值
		*/
		for (i = 1; i <= 26; i++)//枚举每个单词
		{
			for (j = 0; j <= 50; j++)//枚举价值
			{
				dp[i][j] = dp[i - 1][j];//先加上去掉当前字母的价值
				for (k = 1; k <= a[i]; k++)//枚举当前字母个数
				{
					if (j >= k*i)//k*i是k个当前字母所能产生的价值,然后dp[i][j]就要加上dp[i - 1][j - k*i]所贡献的价值
						dp[i][j] += dp[i - 1][j - k*i];//dp[i - 1][j - k*i]表示枚举到i-1个字母的时候,产生j - k*i价值时的答案,加上即可
					else break;
				}
			}
		}
		int ans = 0;
		for (i = 1; i <= 50; i++)
			ans += dp[26][i];//加上从1到50个价值的所有可能,所以第一维是26,每一个字母都要考虑进去
		printf("%d\n", ans);
	}
//	printf(".6lf\n",(double)clock()/CLOCKS_PER_SEC);
	return 0;
}


好的!以下是关于如何通过Python实现HDU“我爱记单词”自动答疑的一个简单介绍: --- ### HDU 我爱记单词 自动答疑的 Python 程序实现 #### 背景简介 "HDU 我爱记单词" 是一种常见的在线学习工具,用于帮助用户记忆英语单词。通常需要手动完成一些题目(如选择题、填空题等)。为了提高效率或辅助学习者理解题目规律,可以编写一个基于 Python 的自动化程序。 这种自动答题程序的核心思想包括以下几个步骤: 1. **模拟登录**:使用 HTTP 请求库访问目标网站,并保持会话状态。 2. **解析页面内容**:从 HTML 或 JSON 数据中提取出当前的试题信息。 3. **处理数据并生成答案**:利用规则匹配或其他算法计算得出正确的选项或填写的答案。 4. **提交结果**:将得到的结果发送回服务器验证是否正确。 #### 技术栈及核心功能模块 - **网络请求部分**: 可采用 `requests` 库来进行网页抓取;如果涉及更复杂的交互操作,则需要用到 `selenium`. - **HTML 解析部分**: 使用 BeautifulSoup (bs4) 对获取到的数据进行结构化分析,到关键字段例如题目描述以及候选词列表. - **自然语言处理(NLP)**: 如果存在模糊查询需求的话,那么可能要用到像 jieba 分词这样的文本预处理器或者是其他深度模型来判断最佳选项. 下面给出一段简化版代码框架供参考: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # Step 1 - Simulate login process if necessary def simulate_login(username, password): url = "http://example.com/login" payload = {'username': username, 'password': password} session = requests.Session() response = session.post(url, data=payload) return session # Step 2 - Fetch question details and parse them with beautifulsoup def fetch_question(session): url = "http://example.com/question" resp = session.get(url) soup = BeautifulSoup(resp.text,"html.parser") # Example of extracting the word to match from a div tag attribute class="word_to_match". target_word_div = soup.find('div', attrs={'class':'word_to_match'}) target_word_text = "" if(target_word_div != None): target_word_text=target_word_div.string.strip() options_list=[] option_tags=soup.select('.option') # Assuming each possible answer has an .option CSS selector applied for opt in option_tags: options_list.append(opt.getText().strip()) return {"target":target_word_text,"options":options_list} # Step 3 - Process logic here according to your needs, such as finding best matching word between list items... def find_best_answer(question_data): ...implement specific algorithm... # Step 4 - Submitting final choice back onto platform after selecting it programmatically using form submission etc.. def submit_answer(session,chosen_response): ... if __name__ == "__main__": user='your_account' passwd='<PASSWORD>' s= simulate_login(user,passwd) qdata =fetch_question(s) ans=find_best_answer(qdata) resubmit_result=submit_answer(s,ans) ``` 上述仅为示意图解,在实际部署过程中还需注意异常捕获机制设计安全性和合法性等问题!
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