更新时间:2023.03.18
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注意:想直接运行需要把下列代码class名和main函数改成Main再加入即可
思路
按题目模拟填充数据
按照提示算出每个和项中的b输出即可
代码
import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {new Main().solution();}private void solution() {init();print();}private void print() {StringBuilder sb = new StringBuilder();for (int i = 1; i <= n; i++) {sb.append(b[i]).append(" ");}System.out.println(sb);}private int n, m;private int[] a, b, c, mo;private void init() {Scanner sc = new Scanner(System.in);n = sc.nextInt();m = sc.nextInt();a = new int[n + 1];c = new int[n + 1];c[0] = 1;for (int i = 1; i <= n; i++) {a[i] = sc.nextInt();c[i] = c[i - 1] * a[i];}b = new int[n + 1];mo = new int[n];mo[0] = m % c[1];b[1] = mo[0] / c[0];for (int i = 1; i < n; i++) {mo[i] = m % c[i + 1] - mo[i - 1];b[i + 1] = mo[i] / c[i];}}
}
思路
枚举:70%
背包问题
既然不能通过枚举所有的情况来找到答案 ,那肯定是有一种途径来找到最优解,所以自然的联想到了dp(动态规划);我们再来看一下这个问题,寻找超过包邮条件x的最小数字组合。可以转化为先求书的总价sum,再用sum减去x得y,问题就变成了寻找不超过y(达到包邮条件)的最大数字组合,再用总价减去这个数字组合,即可得到最终答案。寻找不超过y的最大数字组合,这种类型就是典型的背包问题。这里,我们来简单回顾一下背包问题的几个核心思想:
子问题:当前背包容量j,前i个物品最佳组合对应的价值
递推关系式:v[i]:各商品价值 w[i]:各商品重量 (这里书的重量就是它的价值)
j
参考:CSP-何以包邮?(从背包问题的角度出发)_何以包邮?_CXR_XC的博客-CSDN博客
代码
import java.util.Scanner;public class Main {public static void main(String[] args) {new Main().solution();}private void solution() {init();bag();print();}private void bag() {for (int i = 1; i <= n; i++) {// 遍历前i个物品for (int j = 1; j <= y; j++) {// 遍历容量if (a[i] > j) {// 如果当前物品的容量比容量大,肯定不能放入背包dp[i][j] = dp[i - 1][j];} else {// 放入背包或者不放入,看哪个价值大dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - a[i]] + a[i]);}}}}private void print() {System.out.println(sum - dp[n][y]);}private int n, x, sum, y;private int[] a;private int[][] dp;private void init() {Scanner sc = new Scanner(System.in);n = sc.nextInt();x = sc.nextInt();a = new int[n + 1];sum = 0;for (int i = 1; i <= n; i++) {a[i] = sc.nextInt();sum += a[i];}y = sum - x;// 转换为物品的价格为不超过y的最大情况dp = new int[n + 1][y + 1];}
}
思路
模拟
模块化记录每天情况
每收到一个风险地区则更新后续日期的风险地区
注意数据去重处理(set)
处理数据时按照风险名单判定来处理
代码
public static void main(String[] args) {new fydsj20220903().solution();}private void solution() {init();deal();print();}private void deal() {for (int d = 0; d < n; d++) {Set dangers = data[d].dangers;// 当日风险名单for (int d0 = Math.max(d - 6, 0); d0 <= d; d0++) {// 遍历前面日期a:for (int[] mm : data[d0].ms) {int d1 = mm[0], u = mm[1], r = mm[2];if (dangers.contains(u)) continue;if (d1 > d - 7 && d1 <= d && d1 >= 0) {// 满足一号条件// 注意如果此处d1<0则必存在无记录情况,则不满足二号条件boolean isDanger = true;// 注意此处d1可能小于0for (int D = d1; D <= d && isDanger; D++) {if (!data[D].p.contains(r)) {isDanger = false;}}if (isDanger) dangers.add(u);// 二号条件}}}}}private void print() {for (int i = 0; i < n; i++) {StringBuilder sb = new StringBuilder();sb.append(i).append(' ');Set dangers = data[i].dangers;// 排序int[] us = new int[dangers.size()];int index = 0;for (int u : dangers) {us[index++] = u;}Arrays.sort(us);for (int u : us) {sb.append(u).append(' ');}System.out.println(sb);}}private int n;private Data[] data;class Data {int r, m;Set p;// 当天的风险地区int[][] ms;Set dangers;// 去重public Data() {dangers = new HashSet<>();p = new HashSet<>();}}private void init() {Scanner sc = new Scanner(System.in);n = sc.nextInt();data = new Data[n];for (int i = 0; i < n; i++) {data[i] = new Data();}for (int i = 0; i < n; i++) {int r = sc.nextInt(), m = sc.nextInt();// 收到风险地区,更新后续日期风险地区for (int j = 0; j < r; j++) {int dangerR = sc.nextInt();for (int z = i; z < n && z <= i + 6; z++) {data[z].p.add(dangerR);}}// 日期 用户 地区int[][] ms = new int[m][3];for (int j = 0; j < m; j++) {ms[j][0] = sc.nextInt();ms[j][1] = sc.nextInt();ms[j][2] = sc.nextInt();}data[i].r = r;data[i].m = m;data[i].ms = ms;}}
}
思路
代码