目录
牛客.十字爆破
牛客.比木名居的桃子
牛客.chinka蜜柑
01背包
牛客.十字爆破
就是上下左右加上，但是会遇到的问题就是，这块并不容易去获取得分，如果可能要四重循环，遍历这一行，这一列，然后把他们存在一个数组里面，要存很多次
牛客.比木名居的桃子
初始肯定是暴力解法，每个遍历之后，然后把从i开始后k个，来遍历
但是我们暴力不好解决，暴力会超时
所以方法二：滑动窗口找定，然后找定长的数字串，计算定长为k的数字串之和，剩下的就是简单模拟，我们需要关注的是滑动窗口的形态，如何写滑动窗口，模拟判定倒是很容易
import java.util.*; public class Main{ public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别 int n = in.nextInt(); int k = in.nextInt(); long []a=new long[n]; long []b=new long[n]; for(int i=0;i<n;i++){ a[i]=in.nextLong(); } for(int i=0;i<n;i++){ b[i]=in.nextLong(); } int left=0;int right=0; long hSum=0;long sSum=0; long hMax=0;long sMin=0; long begin=0; while (right<n){ //进入窗口 hSum+=a[right]; sSum+=b[right]; //出窗口 while(right-left+1>k){ hSum-=a[left]; sSum-=b[left]; left++; } if(right-left+1==k){ if(hSum>hMax){ begin=left; hMax=hSum; sMin=sSum; }else if(hSum==hMax&&sMin>sSum){ begin=left; sMin=sSum; } } right++; } System.out.println(begin+1); } }
牛客.chinka蜜柑
看似和桃子相同，实则不一样，
排序/堆，TOPK问题，其实他就是想问这个酸度和甜度前k个，既能保证甜度的同时，还能保证酸度。从大到小的排列。
定义比较方法时:
1.优先比较甜度:谁大谁靠前
2.当甜度相同时候，比较酸度，谁酸小谁靠前。
这里就是利用的Comparator接口，重写了compare方法，定义了一个比较大小的规则。这个方法会有两个参数 a b，有一个int类型的返回值，如果返回值大于0 ，就表示 a>b,反之 就是 a<b ,如果等于0 就表示这两个相等
(假如是从大到小的情况就是)b-a，首先就是Array.sort()默认是从小到大排序的，正常情况下，a和b的比较，应该是用a-b，比如a是大于b的，那么原本a-b>0的结果，就表示a 是大于b的，按照sort()排序，a就在b的前面。方法里返过来改成 b-a就变成<0了，然后就会觉得a是小于b的，那么本来应该a排在b后面，就变成了a排在了b前面，就变成了从大到小排列
public static void main(String[] args) throws IOException { //TOPK Scanner in = new Scanner(System.in); // 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别 int n = in.nextInt(); int k = in.nextInt(); Orange []orange=new Orange[n]; for(int i=0;i<n;i++){ orange[i]=new Orange(); orange[i].a=in.nextInt(); } for(int i=0;i<n;i++){ orange[i].b=in.nextInt(); } //每次拿两个对象做比较,x,y分别表示两个orange Arrays.sort(orange,(x,y)->{ //如果两个橘子甜度相同的情况下，就返回酸度 //当两个橘子甜度相同时候，谁的酸度小谁在前面 if(x.b==y.b) return x.a-y.a; //谁大谁在前， 不同的时候， return y.b-x.b; }); //提取结构 long x=0; long y=0; for(int i=0;i<k;i++){ x+=orange[i].a; y+=orange[i].b; } System.out.println(x+ " " +y); } } //需要读入橘子的酸度和甜度 class Orange{ int a;//酸度 int b;//甜度 Orange(){} Orange(int a,int b){ this.a=a; this.b=b; } }
01背包
01背包，
动态规划:背包问题
状态表示固定的
dp[i][j]:从前i个物品中挑选，总体积不超过j，此时的最大重量
2.状态转移方程
选i,不选i
import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可 * * 计算01背包问题的结果 * @param V int整型 背包的体积 * @param n int整型 物品的个数 * @param vw int整型二维数组 第一维度为n,第二维度为2的二维数组,vw[i][0],vw[i][1]分别描述i+1个物品的vi,wi * @return int整型 */ public int knapsack (int V, int n, int[][] vw) { // write code here //从前i个物品中挑选总体积不超过j，此时的最大重量 int[][]dp = new int[n + 1][V + 1]; //dp[0][j]:从前0个，就核心是； for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= V; j++) { dp[i][j] = dp[i - 1][j ]; if (j - vw[i - 1][0] >= 0) dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - vw[i - 1][0]] + vw[i - 1][1]); } } int max = 0; //最后挑选，从前n个位置挑选，体积不大于V的 for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= V; j++) { max = Math.max(dp[i][j], max); } } return max; } }假如他问背包恰好装满的情况:
还是从i个物品中，背包恰好装满
从前i个物品中挑选，恰好总体积等于j,所有选法中，能挑选的最大价值
这里要设定dp[i][j]==-1(总体积是凑不到j的，所以设置成-1,假如是0，就和dp[0][0]混到一起了)
状态转移方程时:dp[i-1][j-v[i]]需要!=-1。 不然他这个+会出现一些问题。
