EOJ 3263 丽娃河的狼人传说(贪心)

本文介绍了一种解决特定条件下路灯最少安装数量的算法。该算法通过将需求区间按右端点排序并从右向左贪心安装路灯,确保既满足安全需求又达到最小化成本的目的。

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

丽娃河的狼人传说

Time limit per test: 1.0 seconds

Time limit all tests: 1.0 seconds

Memory limit: 256 megabytes

丽娃河是华师大著名的风景线。但由于学校财政紧缺,丽娃河边的路灯年久失修,一到晚上就会出现走在河边要打着手电的情况,不仅非常不方便,而且影响安全:已经发生了大大小小的事故多起。

方便起见,丽娃河可以看成是从 1 到 n 的一条数轴。为了美观,路灯只能安装在整数点上,每个整数点只能安装一盏路灯。经专业勘测,有 m 个区间特别容易发生事故,所以至少要安装一定数量的路灯,

请问至少还要安装多少路灯。

Input

第一行一个整数 T (1T300),表示测试数据组数。

对于每组数据:

  • 第一行三个整数 n,m,k (1n103,1m103,1kn)

  • 第二行 k 个不同的整数用空格隔开,表示这些位置一开始就有路灯。

  • 接下来 m 行表示约束条件。第 i 行三个整数 li,ri,ti 表示:第 i 个区间 [li,ri] 至少要安装 ti 盏路灯 (1lirin,1tin)

Output

对于每组数据,输出 Case x: y。其中 x 表示测试数据编号(从 1 开始),y 表示至少要安装的路灯数目。如果无解,y 为 1

Examples

input
3
5 1 3
1 3 5
2 3 2
5 2 3
1 3 5
2 3 2
3 5 3
5 2 3
1 3 5
2 3 2
4 5 1
output
Case 1: 1
Case 2: 2
Case 3: 1

Note

因为今天不是满月,所以狼人没有出现。

Source

2017 华东师范大学网赛
本来想用线段树的,但是找到一个刚好是需要的路灯数的区间不好找,所以就贪心了;

主要思想是,把区间按照右端点排序,然后从右开始安装路灯,因为是按照右区间端点排序的,所以当前安装的路灯一定会对后续区间产生增益作用;

还是太弱,思维跟不上


#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1007;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const int mod = 10007;
int a[N];
struct node
{
    int l, r, k;
}p[2000];
int cmp(node x,node y)
{
    return x.r<y.r;
}

int main()
{
    int t, ncase=1;
    scanf("%d", &t);
    while(t--)
    {
        int n, m, k;
        scanf("%d %d %d", &n, &m, &k);
        memset(a,0,sizeof(a));
        for(int i=0;i<k;i++)
        {
            int x;
            scanf("%d", &x);
            a[x]=1;
        }
        int flag=0, cnt=0;
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d %d %d", &p[i].l, &p[i].r, &p[i].k);
            if(p[i].k>(p[i].r-p[i].l+1)) flag=-1;
        }
        printf("Case %d: ",ncase++);
        if(flag==-1)
        {
            printf("-1\n");
            continue;
        }
        sort(p,p+m,cmp);
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            int l, r, t1;
            l=p[i].l, r=p[i].r, t1=p[i].k;
            int sum=0;
            for(int j=r;j>=l;j--)  sum+=a[j];
            if(t1>sum)
            {
                cnt+=(t1-sum);
                int num=0;
                for(int j=r;j>=l;j--)
                {
                    if(num==(t1-sum)) break;
                    if(a[j]==0)
                    {
                        a[j]=1;
                        num++;
                    }
                }
            }
        }
        printf("%d\n",cnt);
    }
    return 0;
}







### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
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