二分 摘枇杷

本文介绍了一道经典的算法题目“摘枇杷”,任务是将n棵枇杷树上的果实分成m组,使得搬运过程中所需的最大力气最小。文章提供了完整的代码实现,采用二分查找与贪心策略相结合的方法来解决此问题。

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G. 摘枇杷

Time Limit: 2000ms
Memory Limit: 128000KB
64-bit integer IO format:      Java class name:

理工学院的枇杷快熟了,ok,大家都懂得。而且大家都知道,学校的枇杷树都是一列一列的。现在小Y同学已经在筹划怎么摘枇杷了。现在我们假设有一列枇杷树,而且每棵枇杷树上枇杷果的数量小Y都已经知道了。

假设现在有n棵枇杷树,小Y可以把这n棵枇杷树分成m组,每组枇杷果的数量是这组内每棵枇杷树上枇杷果数量的和。注意,每组的枇杷树必须是连续的。(每组最少1棵树,最多n棵树)。小Y把枇杷往寝室拿的时候是一组一组拿的,所花费的力气等于这m组中枇杷果最多的那组枇杷果的数量。现在小Y想花尽量少的力气把这些枇杷果拿回寝室。

Input

多组测试数据,以EOF结束(<= 100组)
每组测试数据第一行有两个数n(n <= 1000)和m(1 <=m <= n)
第二行有n个数,分别代表每颗树上枇杷果的数量

Output

输出小Y同学所花费的最小的力气,每个结果占一行。

Sample Input

3 2
1 2 3
7 5
1 4 3 1 5 2 4

Sample Output

3
5
 
#include<stdio.h>
int m,sum,max,n;
int a[1005];
int judge(int x)
{// 该函数功能是判断能否把给定序列划分为每个序列之和不大于x的m个子序列
 int count=0,s=0,i;   // count表示划分线的条数
 // 每次都是从左往右划分,划分线的条数不大于m-1条
 for(i=0;i<n;i++)
 {
  if(a[i]>x)   // 如果有一个元素大于x,则即使在这个数的左边和右边都设有划分线,也不能使划分后的任一序列都不大于x
   return 0;
  if(s+a[i]>x) // 当s+a[i]>x,就不能再将a[i]加上了
  {
   count++; // 需要再多用一条划分
   s=a[i];
   if(count>m-1) // count=m时,表示已经用了m条划分线,将原序列分成了m+1个子序列
    return 0;
  }
  else
   s+=a[i];    // 贪心策略,每使用一条划分线,都分隔尽量多的元素
 }
 return 1;
}
int fun()
{
 int L=max,R=sum,mid;
 while(L<=R)
 {
  mid=(L+R)/2;
  if(judge(mid))
   R=mid-1;
  else
   L=mid+1;
 }
 return L;
}
int main()
{
 int i;
 while(~scanf("%d%d",&n,&m))
 {
  sum=0;
  max=0;
  for(i=0;i<n;i++)
  {
   scanf("%d",&a[i]);
   sum+=a[i];
   if(max<a[i])
    max=a[i];
  }
  printf("%d\n",fun());
 }
 return 0;
}
 
 
 
 

                
内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
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