洛谷P2392 kkksc03考前临时抱佛脚

针对kkksc03同学面临的期末复习挑战,本篇介绍了一种通过01背包问题求解每门科目复习最短时间的方法。具体实现采用C++编程语言,并提供了完整的代码示例。

题目背景

kkksc03的大学生活非常的颓废,平时根本不学习。但是,临近期末考试,他必须要开始抱佛脚,以求不挂科。

题目描述

这次期末考试,kkksc03需要考4科。因此要开始刷习题集,每科都有一个习题集,分别有s1,s2,s3,s4道题目,完成每道题目需要一些时间,可能不等(A1...As1,B1...Bs2,C1...Cs3,D1...Ds4)。

kkksc03有一个能力,他的左右两个大脑可以同时计算2道不同的题目,但是仅限于同一科。因此,kkksc03必须一科一科的复习。

由于kkksc03还急着去处理洛谷的bug,因此他希望尽快把事情做完,所以他希望知道能够完成复习的最短时间

输入输出格式

输入格式:

本题包含5行数据:第1行,为s1,s2,s3,s4(1≤s1,s2,s3,s4≤20)

第2行,为A1...As1 共s1个数,表示第一科习题集每道题目所消耗的时间。

第3行,为B1...Bs2 共s2个数,

第4行,为C1...Cs3 共s3个数,

第5行,为D1...Ds4 共s4个数,意思均同上。

(1≤A1...As1,B1...Bs2,C1...Cs3,D1...Ds4≤60)

输出格式:

输出一行,为复习完毕最短时间。

输入输出样例

输入样例#1: 
1 2 1 3		
5
4 3
6
2 4 3
输出样例#1: 
20

时间是体积,也是价值,再跑一个n个物品,体积为m/2(m为时间总和)的01背包即可。

附代码:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#define MAXN 25
#define MAXM 610
using namespace std;
int s1,s2,s3,s4;
inline int read(){
	int date=0,w=1;char c=0;
	while(c<'0'||c>'9'){if(c=='-')w=-1;c=getchar();}
	while(c>='0'&&c<='9'){date=date*10+c-'0';c=getchar();}
	return date*w;
}
int work(int n){
	int m=0;
	int a[MAXN],f[MAXM];
	memset(f,0,sizeof(f));
	for(int i=1;i<=n;i++){
		a[i]=read();
		m+=a[i];
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	for(int j=m/2;j>=a[i];j--)
	f[j]=max(f[j],f[j-a[i]]+a[i]);
	return max(f[m/2],m-f[m/2]);
}
int main(){
	s1=read();s2=read();s3=read();s4=read();
	int ans=work(s1)+work(s2)+work(s3)+work(s4);
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}
### 关于 kkksc03 考前复习的深度资料 #### 题目背景与目标 kkksc03 是一名大学生,其生活方式较为懒散,在学期大部分时间内并未投入学习精力。然而,随着期末考试的到来,为了通过四门课程的核,他不得不采取紧急措施来弥补学业上的不足[^2]。 #### 复习策略的核心问题 该问题本质上是一个优化问题,涉及如何合理分配有限的时间资源以最大化复习效果。具体而言,kkksc03 面临的任务可以分解如下: 1. **目数量固定**:共有 4 需要复习,分别为 A、B、C 和 D。 2. **题目分布明确**:每对应一个习题集,其中包含一定数量的题目 \(s_1, s_2, s_3, s_4\),完成这些题目所需时间各不相同[^4]。 3. **时间约束显著**:由于复习时间有限,需找到一种最优解法使得总复习效率最高。 #### 解决方案概述 针对上述问题,通常采用深度优先搜索(DFS)算法结合剪枝技术实现高效求解。以下是解决方案的关键点: - **状态表示**:定义当前已处理的目及其对应的已完成题目数目作为 DFS 的核心状态变量[^3]。 - **递归终止条件**:当所有目均已完全复习完毕时停止递归操作,并记录此时所耗费的总时间。 - **剪枝优化**: - 如果发现某条路径已经无法优于现有最佳结果,则立即放弃继续探索此分支。 - 对剩余未处理部分进行预估计算,提前排除不可能成为全局最优的情况。 ```python def dfs(current_subject, total_time_spent): global best_solution # 终止条件判断 if current_subject == 5: if total_time_spent < best_solution: best_solution = total_time_spent return # 尝试不同组合方式 for i in range(possible_options[current_subject]): new_total_time = total_time_spent + time_cost[current_subject][i] # 剪枝逻辑 if new_total_time >= best_solution: continue dfs(current_subject + 1, new_total_time) # 初始化参数并调用函数入口 best_solution = float('inf') dfs(1, 0) print(best_solution) ``` 以上代码片段展示了基于 DFS 实现的具体方法框架。 #### 数据输入与输出说明 数据结构设计应充分虑实际需求,确保能够灵活适应各类测试案例的要求。例如,对于第四类别的详细信息录入形式可参照以下模式[^5]: - 输入样例中的第五行提供了有关学 D 所含全部子项的数据集合 \(\{D_1, D_2,...,D_{s_4}\}\),用于后续运算过程中的精确匹配与验证工作。 ---
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