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
    Openlayers实战:绘制带箭头的线
    查看>>
    Openlayers实战:绘制点、线、圆、多边形
    查看>>
    Openlayers实战:绘制矩形,正方形,正六边形
    查看>>
    Openlayers实战:自定义放大缩小,显示zoom等级
    查看>>
    Openlayers实战:自定义版权属性信息
    查看>>
    Openlayers实战:输入WKT数据,输出GML、Polyline、GeoJSON格式数据
    查看>>
    Openlayers实战:选择feature,列表滑动,定位到相应的列表位置
    查看>>
    Openlayers实战:非4326,3857的投影
    查看>>
    Openlayers高级交互(1/20): 控制功能综合展示(版权、坐标显示、放缩、比例尺、测量等)
    查看>>
    Openlayers高级交互(10/20):绘制矩形,截取对应部分的地图并保存
    查看>>
    Openlayers高级交互(11/20):显示带箭头的线段轨迹,箭头居中
    查看>>
    Openlayers高级交互(12/20):利用高德逆地理编码,点击位置,显示坐标和地址
    查看>>
    Openlayers高级交互(13/20):选择左右两部分的地图内容,横向卷帘
    查看>>
    Openlayers高级交互(14/20):汽车移动轨迹动画(开始、暂停、结束)
    查看>>
    Openlayers高级交互(15/20):显示海量多边形,10ms加载完成
    查看>>
    Openlayers高级交互(16/20):两个多边形的交集、差集、并集处理
    查看>>
    Openlayers高级交互(17/20):通过坐标显示多边形,计算出最大幅宽
    查看>>
    Openlayers高级交互(18/20):根据feature,将图形适配到最可视化窗口
    查看>>
    Openlayers高级交互(19/20): 地图上点击某处,列表中显示对应位置
    查看>>
    Openlayers高级交互(2/20):清除所有图层的有效方法
    查看>>