codeforces 34B Sale

本文介绍了一个关于贪心算法的应用案例,通过选取最有利的物品来最大化收益。该问题涉及排序与简单遍历,旨在挑选出性价比最高的电视进行购买以获取最大利润。

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B. Sale
time limit per test
2 seconds
memory limit per test
256 megabytes
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standard input
output
standard output

Once Bob got to a sale of old TV sets. There were n TV sets at that sale. TV set with index i costs ai bellars. Some TV sets have a negative price — their owners are ready to pay Bob if he buys their useless apparatus. Bob can «buy» any TV sets he wants. Though he's very strong, Bob can carry at most m TV sets, and he has no desire to go to the sale for the second time. Please, help Bob find out the maximum sum of money that he can earn.

Input

The first line contains two space-separated integers n and m (1 ≤ m ≤ n ≤ 100) — amount of TV sets at the sale, and amount of TV sets that Bob can carry. The following line contains n space-separated integers ai ( - 1000 ≤ ai ≤ 1000) — prices of the TV sets.

Output

Output the only number — the maximum sum of money that Bob can earn, given that he can carry at most m TV sets.

Examples
input
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5 3
-6 0 35 -2 4
output
Copy
8
input
Copy
4 2
7 0 0 -7
output
Copy
7

典型的贪心

#include<bits/stdc++.h>  
using namespace std;  
typedef long long ll;  
const int inf = 0x3f3f3f3f;  
int main()   
{  
	// freopen("shuju.txt","r",stdin);
    int n,m;
    cin>>n>>m;  
    int a[110];
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
    	cin>>a[i];
    }
    sort(a,a+n);
    int ans=0;
    for(int i=0;i<m;i++)
    {
    	if(a[i]>=0)
    		break;
    	else
    		ans-=a[i];
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;  
}


### 关于 Codeforces 1853B 的题解与实现 尽管当前未提供关于 Codeforces 1853B 的具体引用内容,但可以根据常见的竞赛编程问题模式以及相关算法知识来推测可能的解决方案。 #### 题目概述 通常情况下,Codeforces B 类题目涉及基础数据结构或简单算法的应用。假设该题目要求处理某种数组操作或者字符串匹配,则可以采用如下方法解决: #### 解决方案分析 如果题目涉及到数组查询或修改操作,一种常见的方式是利用前缀和技巧优化时间复杂度[^3]。例如,对于区间求和问题,可以通过预计算前缀和数组快速得到任意区间的总和。 以下是基于上述假设的一个 Python 实现示例: ```python def solve_1853B(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() n, q = map(int, data[0].split()) # 数组长度和询问次数 array = list(map(int, data[1].split())) # 初始数组 prefix_sum = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + array[i - 1] results = [] for _ in range(q): l, r = map(int, data[2:].pop(0).split()) current_sum = prefix_sum[r] - prefix_sum[l - 1] results.append(current_sum % (10**9 + 7)) return results print(*solve_1853B(), sep='\n') ``` 此代码片段展示了如何通过构建 `prefix_sum` 来高效响应多次区间求和请求,并对结果取模 \(10^9+7\) 输出[^4]。 #### 进一步扩展思考 当面对更复杂的约束条件时,动态规划或其他高级技术可能会被引入到解答之中。然而,在没有确切了解本题细节之前,以上仅作为通用策略分享给用户参考。
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