博客
关于我
【贪心】Ybt_奶牛晒衣服
阅读量:363 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1493 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

衣服风干问题

问题描述

有n件衣服,每件衣服的初始湿度为h[i]。每秒钟,衣服会自然风干a个湿度,你也可以选择一件衣服吹干使它这个回合降低b个湿度。当衣服湿度等于0时这件衣服就干了。问最少需要多长时间。

解题思路

要解决这个问题,我们可以使用贪心算法。贪心算法的基本思想是每一步做出局部最优的选择,从而达到全局最优。具体来说,我们每次选择当前湿度最大的那件衣服进行吹干操作,这样可以尽快减少最大的湿度值,从而缩短总时间。

接下来,我们需要考虑如何判断所有衣服在给定时间内是否已经干燥。我们可以通过以下步骤来实现:

  • 将所有衣服的湿度值放入一个大根堆中。大根堆可以帮助我们快速找到当前湿度最大的那件衣服。
  • 初始化时间变量t为0,总时间变量ans也为0。
  • 进入循环,每次循环执行以下操作:
    • 检查堆顶的最大湿度值是否大于t+a。如果是,说明在t秒后,这件衣服自然风干后的湿度为t+a,而实际湿度更高,所以需要进行吹干操作。
    • 每次吹干操作会增加1秒的时间,并将这件衣服的湿度减少b个单位。
    • 将吹干后的湿度值重新放入堆中。
  • 当堆顶的最大湿度值不再大于t+a时,说明所有衣服已经干燥,可以停止循环。
  • 输出总时间ans。
  • 这个算法的时间复杂度主要取决于堆操作的时间复杂度。每次从堆中取出一个元素并重新插入一个元素的时间复杂度都是O(log n),而循环的次数最多是n次,所以总的时间复杂度是O(n log n)。

    代码实现

    #include 
    #include
    #include
    using namespace std;int main() { int n, a, b, t, ans = 0; vector
    h; queue
    q; // 读取输入 scanf("%d%d%d", &n, &a, &b); for (int i = 0; i < n; ++i) { int s; scanf("%d", &s); q.push(s); } // 进行处理 while (!q.empty()) { int current = q.front(); q.pop(); // 计算在t秒后自然风干后的湿度 int naturalDry = t + a; // 判断是否需要吹干 if (current > naturalDry) { // 需要吹干这件衣服 ans++; int newMoisture = current - b; q.push(newMoisture); t++; } else { // 不需要吹干,直接等待t秒 t++; } } // 输出结果 cout << ans << endl; return 0;}

    总结

    通过上述方法,我们可以高效地解决这个问题。每次都选择当前湿度最大的那件衣服进行吹干操作,这样可以确保在最短的时间内完成所有衣服的干燥。代码实现了这一思路,使用了大根堆来快速定位和处理最大的湿度值,确保了算法的高效性。

    转载地址:http://sgkg.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
    查看>>
    Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
    查看>>
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法2
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法5
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法6
    查看>>
    Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列
    查看>>
    pandas交换两列
    查看>>
    pandas介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    pandas去除Nan值
    查看>>
    pandas实战:电商平台用户分析
    查看>>
    Pandas库函数
    查看>>
    Pandas库常用方法、函数集合
    查看>>
    pandas打乱数据的顺序
    查看>>
    pandas指定列数据归一化
    查看>>
    pandas改变一列值(通过apply)
    查看>>
    Pandas数据分析的环境准备
    查看>>
    Pandas数据可视化怎么做?用实战案例告诉你!
    查看>>
    Pandas数据处理与分析教程:从基础到实战
    查看>>