HDU-2019 Ordered Sequence

本文介绍了一个简单的算法,用于将一个整数插入到已排序的序列中,并保持序列的有序状态。通过C++的sort函数实现,适用于处理多组测试数据。输入包含多个测试案例,每个案例由一个序列和一个待插入的整数组成,输出则是插入新元素后的有序序列。

See the article on https://dyingdown.github.io/2019/12/20/HDU-2019%20Ordered-Sequence/

Ordered Sequence

There are n (n <= 100) integers, which have been arranged in ascending order. Now give another integer x, please insert the number into the sequence and keep the new sequence still ordered.

Input

The input data contains multiple test cases. Each set of data consists of two rows, the first row is n and m, and the second row is a sequence of n numbers that have been ordered. n and m are 0 at the same time to mark the end of the input data, this line does not do processing.

Output

For each test case, output the sequence after inserting the new element.

Sample Input

3 3
1 2 4
0 0

Sample Output

1 2 3 4

Analysis

Using C++ Sort.

Code

#include<bits/stdc++.h>

using namespace std;

int arr[1000];
int main() {
	int n, m;
	while(cin >> n >> m, n, m){
		for(int i = 0; i < n; i ++) {
			cin >> arr[i];
		}
		arr[n] = m;
		sort(arr, arr + n + 1);
		for(int i = 0; i <= n; i ++) {
			if(i == n) cout << arr[i] << endl;
			else cout << arr[i] << " ";
		}
	}
	return 0;
}
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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