博客
关于我
SCAU2021春季个人排位赛第六场 (部分题解)
阅读量:369 次
发布时间:2019-03-04

本文共 2632 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到一个方法来选择零或多个问题,使得解决它们的总时间不超过给定的时间限制,并且尽可能长。考虑到问题的数据范围较大,普通的动态规划方法可能会超时,因此我们采用折半搜索和二分法来优化解决方案。

方法思路

我们可以将问题分成两部分,分别计算前半部分和后半部分的最大时间,然后合并这两部分的结果。具体步骤如下:

  • 分割问题:将问题分成前半部分和后半部分。
  • 计算前半部分:从前往后计算前半部分可能的最大时间,不超过时间限制。
  • 计算后半部分:从前往后计算后半部分可能的最大时间,不超过时间限制。
  • 合并结果:将前半部分和后半部分的结果排序,然后使用二分法找到最大的总时间,确保不超过时间限制。
  • 这种方法通过分治和二分法优化了时间复杂度,适用于较大的数据范围。

    解决代码

    def main():    import sys    input = sys.stdin.read    data = input().split()        n = int(data[0])    t = int(data[1])    a = list(map(int, data[2:2+n]))        if n == 0:        print(0)        return        # Function to compute the maximum possible sum not exceeding t    def compute_max(arr):        max_sum = 0        current_sum = 0        for num in arr:            if current_sum + num > t:                break            current_sum += num            if current_sum > max_sum:                max_sum = current_sum        return max_sum        # Split into two halves    mid = n // 2    sum1 = []    current_sum = 0    for i in range(mid):        current_sum += a[i]        if current_sum > t:            break        sum1.append(current_sum)    # After mid, start adding from mid+1    current_sum = 0    for i in range(mid, n):        current_sum += a[i]        if current_sum > t:            break        sum1.append(current_sum)        # Now compute for the second half in reverse    sum2 = []    current_sum = 0    for i in range(n-1, mid-1, -1):        current_sum += a[i]        if current_sum > t:            break        sum2.append(current_sum)    # Now add from mid to n-1    current_sum = 0    for i in range(mid, n):        current_sum += a[i]        if current_sum > t:            break        sum2.append(current_sum)        # Sort the sum1 and sum2    sum1.sort()    sum2.sort()        # Now find the maximum sum1[i] + sum2[j] <= t    max_total = 0    for i in range(len(sum1)):        target = t - sum1[i]        # Find the largest j where sum2[j] <= target        low = 0        high = len(sum2) - 1        best = -1        while low <= high:            mid = (low + high) // 2            if sum2[mid] <= target:                best = mid                low = mid + 1            else:                high = mid - 1        if best != -1:            current_total = sum1[i] + sum2[best]            if current_total > max_total:                max_total = current_total    print(max_total)if __name__ == "__main__":    main()

    代码解释

  • 输入读取和初始化:读取输入数据,包括问题数量、时间限制和每个问题的时间。
  • 计算最大时间函数:定义一个函数compute_max来计算前半部分或后半部分的最大时间,不超过时间限制。
  • 分割问题:将问题分为前半部分和后半部分,分别计算它们的最大时间。
  • 排序结果:对前半部分和后半部分的结果进行排序,以便后续合并。
  • 合并结果:使用二分法找到前半部分和后半部分的最大时间组合,确保总时间不超过时间限制,并记录最大的总时间。
  • 这种方法高效地解决了问题,确保在较短的时间内找到最优解。

    转载地址:http://zdzg.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenFeign的使用方式成功解锁
    查看>>
    OpenFeign组件声明式服务调用
    查看>>
    openfeign远程调用不起作用解决_使用Spring Boot的spring.factories进行注入---SpringCloud Alibaba_若依微服务框架改造---工作笔记007
    查看>>
    openfire开发(四)消息拦截器
    查看>>
    openfire源码解读之将cache和session对象移入redis以提升性能
    查看>>
    Openfire身份认证绕过漏洞复现+利用(CVE-2023-32315)
    查看>>
    OpenForest 开源项目安装与使用指南
    查看>>
    OpenGL glBlendFunc() 设置颜色混合 透明度叠加计算
    查看>>
    OpenGL 中“立即模式”是什么意思?
    查看>>
    opengl 教程(15) 摄像机控制(2)
    查看>>
    opengl 深度详解,多重采样时,如何在OpenGL纹理中解析深度值?
    查看>>
    OpenGL 的内置矩阵种种
    查看>>
    OpenGL/OpenGL ES 入门:基础变换 - 初识向量/矩阵
    查看>>
    OpenGL中shader读取实现
    查看>>
    OpenGL中旋转平移缩放等变换的顺序对模型的影响
    查看>>
    Opengl中的gluProject函数认识
    查看>>
    OpenGl介绍
    查看>>
    OPENGL半透明图像产生黑色光环
    查看>>
    OpenGL和图形卡
    查看>>
    OpenGL字体绘制
    查看>>