题目传送门！
思路
我愿称之为gesp5史上最难想。。。
做法：贪心+模拟（or二分）
对于贪心算法来说，最最最无法理解的地方：选择价格最低的配件来转换，还是选择拥有最多配件的其他武器来转换。
选低价的好处是成本低，这个不用说。但选择目前排名最高武器的配件，好处很多，一个是增强自己，还有就是打击对手。
看似这里应该做一个动态规划
但是复杂度实在是太高
所以就想到了应该用贪心的思路来做。
回顾贪心题的基本做法
- 把问题分解为很多步
- 每步选择一个局部最优的方案
- 把这些步骤合并期望得到全局最优解
分解是最关键的！
正解的做法是进行多轮的游戏：在每轮游戏中使用不一样的策略，最后在所有策略中找到一个最好的。
步骤，逻辑
重点来喽！多轮游戏怎么设计
这里用了一种反向思维，从结果倒推过程。
那么 1 号武器赢的时候到底有多少配件？它是怎么赢的？
首先， 1 号武器必须超过所有其他武器，注意，必须是所有！
已知配件总数是m，所以 1 号最多占 m/2+1 个配件就绝对可以胜利。
最少也必须占有 1 个配件才可能胜利（但是其他都必须是 0 ）。。
然后再来看它是怎么赢的。
假设 1 号武器赢的时候拥有 x 个配件，那么所有武器最多保留 x−1 个配件，超过这个数量的最便宜的那部分配件肯定是被转换了!
这个费用是必须付的，不管贵不贵，因为真的对于取胜很重要。
如果 1 号武器转换了这些配件还不够 x 个的话，就可以自由地从剩下的配件中进行最低价格选择。
所以这样就可以解决上面的问题！
做法：枚举所有赢时的配件数量，然后用这个逻辑去倒推计算实际的费用。
最后选一个费用最低的方案。
这样就同时得到了费用最低的方案和 1 号武器配件数。
一些复盘启发。。
如果已经明确了取胜的数量，那就是一个纯粹的贪心。
但实际上来看，找出最优解靠的不是贪心，而是枚举！
那么数量特别大的时候，还可以用上二分！
贪心关注的是局部，局部最优解导致全局最优解。
重点：看似动态规划，实则贪心+枚举（or二分）
最后附上一个小警告：最小值要达到1e18,还有这个题优先队列做40pts
代码
#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
using namespace std;
int n, m;
vector<int> a[1010];
ll all(int aim)
{
int cnt = a[1].size();
ll res = 0;
vector<int> tmp;
for (int i = 2; i<=n; i++)
{
int buy = max((int)a[i].size() - aim + 1, 0);
for (int j = 0; j < buy; j++)
{
res += a[i][j];
}
cnt += buy;
for (int j = buy; j < a[i].size(); j++)
{
tmp.push_back(a[i][j]);
}
}
sort(tmp.begin(), tmp.end());
for (int i = 0; i < aim - cnt; i++)
{
res += tmp[i];
}
return res;
}
int main()
{
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <=m; i++)
{
int p, c;
cin >> p >> c;
a[p].push_back(c);
}
for (int i = 1; i <=n; i++)
{
sort(a[i].begin(), a[i].end());
}
ll ans = 1e18;
for (int i = 1; i <= m/2+1; i++)
{
ll x= all(i);
ans = min(ans, x);
}
cout << ans;
return 0;
}完结撒花！
