Potions (Hard Version) and (Easy Version)(背包DP + 反悔贪心)

news2025/1/16 7:47:17

@[TOC](Potions (Hard Version) and (Easy Version))

一、Potions(Easy Version)

1、问题

在这里插入图片描述

2、分析(背包DP + 贪心)

简而言之就是我们需要从左到右开始选数字,选的过程中我们需要保证我们选的数字的和始终是大于等于0的,在满足这个条件的情况下求出我们所选的数字的个数的最大值。

由于这个简单版本的数据范围是2000,还是比较小的,所以我们可以使用 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)的DP来解决。

假设我们的DP数组是: f [ i ] [ j ] f[i][j] f[i][j]

这里的一个难点就是这个数组的含义是什么?

我们这里的定义是:在前 i i i个数字里面选,恰好选择 j j j个数字时,数字之和的最大值。

我们先来解释一下,为什么我们要存储最大值。

假设我们在前 i i i个物品里选择了 j j j个,那么这 j j j个数字的和越大,我们后续的选择空间越大,这是一种贪心的想法。

那么我们如何求出最后的结果呢?

根据题目要求,我们的 f [ i ] [ j ] ≥ 0 f[i][j]\geq 0 f[i][j]0

所以我们可以去遍历 f [ n ] [ i ] f[n][i] f[n][i],只要这个数大于等于0,我们就可以让我们的 a n s = i ans = i ans=i。最后一个大于等于0的 f [ n ] [ i ] f[n][i] f[n][i]所对应的 i i i就是我们的答案。

转移方程:
f [ i ] [ j ] = { f [ i − 1 ] [ j ] m a x ( f [ i − 1 ] [ j − 1 ] + a [ i ] , f [ i − 1 ] [ j ] ) f [ i − 1 ] [ j − 1 ] ≥ 0 f[i][j] = \begin{cases} f[i - 1][j]\\ max\bigg(f[i - 1][j - 1] + a[i], f[i -1][j]\bigg)&f[i- 1][j- 1]\geq 0 \end{cases} f[i][j]= f[i1][j]max(f[i1][j1]+a[i],f[i1][j])f[i1][j1]0
因为只有在当前数字的和大于等于0的时候,我们才能去选下一个。所以我们需要让 f [ i − 1 ] [ j − 1 ] f[i-1][j-1] f[i1][j1]大于0。

3、代码

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int> pii;
const int N = 2010;
ll a[N], f[N][N];
void solve()
{
	int n;
	cin >> n;
	for(int i = 1; i <= n; i ++ )
		cin >> a[i];
	memset(f, 0xcf, sizeof f);
	f[0][0] = 0;
	for(int i = 1; i <= n; i ++ )
	{
		for(int j = 0; j <= i; j ++ )
		{
			f[i][j] = f[i - 1][j];
			if(j >= 1 && f[i - 1][j - 1]  >= 0)
			f[i][j] = max(f[i - 1][j - 1] + a[i], f[i][j]);
		}
	}

	int ans = 0;
	for(int i = 0; i <= n; i ++ )
	{
		if(f[n][i] >= 0)
			ans = i;
	}
	cout << ans << endl;
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);

	solve();
}

二、Potions(Hard Version)

1、问题

在这里插入图片描述

2、分析(反悔贪心)

这道题和上一道题的唯一区别就是我们的数据范围变得很大,所以二维DP数组是存储不下的,即使我们逆序遍历从而优化掉一维的话,我们的时间复杂度也是平方级别的,依然过不了。

因此,我们就只能想别的方法了。

这里采用的也是贪心策略

我们从左到右开始枚举每一个数,在枚举的过程中我们会发现,正数一定是要选择的,所以遇到正数我们就加上即可。

这里的重点是负数的选择。

从左到右枚举每一个数,假设每一个数都选择,当当前的总和小于0的时候,我们就把从开始位置到当前位置之间的负数中最小的一个删掉。

为什么这样做呢?

假设枚举到第 i i i个的时候,总和 s u m sum sum从正数变成负数。再假设此时我们选择了 k k k个数(不算第 i i i个)。

那么很明确的是, s u m sum sum是由于第 i i i个数的加入才变成了负数, 说明第 i i i个数一定是负数。那么我们当然可以选择删除第 i i i个数,这样的话,我们就能保证 s u m sum sum依然是正数。

但不选第 i i i个数就是最优解吗?其实不一定的。

如果在 1 1 1 i i i之间存在一个小于第 i i i个数的最小的负数。如果我们删除了这个最小的负数,选择了第 i i i个数,我们将这两个数字记作 m i n min min p p p。那么此时的总和就是 s u m − m i n + p sum-min+p summin+p m i n min min小于 p p p所以 p − m i n p-min pmin是大于0的。

而此时我们选了几个数呢?选择第 i i i个数,我们此时总共选了 k + 1 k+1 k+1个数,删除最小的负数,即再减一,所以总共还是选择了 k k k个数。

其实很容易证明,当我们经过上述操作后,我们的 s u m sum sum是从 1 1 1 i i i中选择 k k k个数时,最大的数字和。式子 s u m + p − m i n v sum+p-minv sum+pminv就可以证明,因为 m i n v minv minv是最小的,所以这个式子是最大的。

也就是说,通过上述的操作,我们维护的都是选择 k k k个数时的最优解( s u m sum sum最大)。

通过刚才的 e a s y easy easy版本的讲解,我们也知道,选择相同个数的数字时,总和越大越好,总和越大说明我们后续的选择越多。

不妨看出,通过上面的操作,我们的 k k k是不受影响的, 即这样调整不会使得我们的答案变小。

如果感性认知的话,就是我们时刻保持最优解去看能不能喝下一瓶。

综上,我们的做法可以描述为,从左到右遍历,利用总和 s u m sum sum记录,只要 s u m sum sum小于0了,我们就删除遍历过的数中的最小负数。

在一堆数字中选出一个最值,我们可以使用优先队列。

我们的时间复杂度即 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)

而我们发现,这个贪心过程中我们出现了反悔的操作,即我们一开始喝了一瓶,但是后来发现喝的这一瓶不是最优解,那么我们就反悔了,这一瓶不喝了。这种贪心就被称为反悔贪心

3、代码

#include<bits/stdc++.h>
#define endl '\n'
#define INF 0x3f3f3f3f
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int> pii;
const int N = 2e5 + 10;
ll a[N], f[N];
void solve()
{
	int n;
	cin >> n;
	for(int i = 0; i < n; i ++ )
		cin >> a[i];
	priority_queue<int>q;
	ll ans = 0, sum = 0;
	for(int i = 0; i < n; i ++ )
	{
		sum += a[i];
		ans ++;
		if(a[i] < 0)
			q.push( - a[i]);

		if(sum < 0)
		{
			sum += q.top();
			q.pop();
			ans --;
		}
	}
	cout << ans << endl;
	
}

int main()
{
	ios::sync_with_stdio(0);
	cin.tie(0);
	cout.tie(0);

	solve();
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/387550.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

零售电子货架标签解决方案

数字价格标签是一种新的零售趋势。它(ESLs)弥补了店内管理面临的挑战&#xff0c;是新零售的里程碑。电子货架标签(ESLs)为顾客开启了一段愉快的旅程。他们希望更多地参与到购物环境中&#xff0c;并从与商店的更深入互动中受益。 什么是电子货架标签&#xff1f; ESL系统用于…

C语言实现通讯录(实现增删查改显示功能)面向对象的编程

前言 大家好&#xff0c;我是程序猿爱打拳。今天我给大家带来的是C语言实现通讯录&#xff0c;主要的实现方式是结构体。 目录 1.设计思想 2.各个模块的实现 3.最终效果展示 1.设计思想 首先&#xff0c;我们在设计一个通讯录的时候。我们得知道通讯录的基本功能是什么。比…

python第一周作业

作业1&#xff1a;1、PPT上五个控制台界面2、要求定义两个数&#xff0c;并且交换它们的值&#xff08;请使用多种方式&#xff0c;越多越好&#xff09;作业1作业2&#xff1a;判断一个数&#xff0c;是否是2的指数2的指数0000 0010 0000 00010000 0100 0000 00110000 1000 00…

EXCEL-职业版本(2)

Excel-职业版本&#xff08;2&#xff09; 定位 1.如何快速定位到不连续的空值&#xff0c;填充为0 1.在任意空单元格里复制0 2.选中数据区域CtrlA 3.CtrlG 4.选择【定位条件】 5.选择【空值】 6.ctrlV 粘贴 即可 2.怎么一次性计算每个小组的数量 单价和金额的和? 1.选中…

Spring——是什么?作用?内容?用到的设计模式?

目录 什么是spring&#xff1f; spring是为了解决什么问题而衍生的&#xff1f;&#xff08;历史&#xff09;Spring解决了实际生产中的什么问题&#xff1f; spring包含了哪些部分&#xff1f;&#xff08;组成&#xff09; Spring的特点是什么&#xff1f; spring框架中…

K_A14_004 基于STM32等单片机驱动旋转角度传感器模块 串口与OLED0.96双显示

K_A14_004 基于STM32等单片机驱动旋转角度传感器模块 串口与OLED0.96双显示一、资源说明二、基本参数参数引脚说明三、驱动说明IIC地址/采集通道选择/时序对应程序:四、部分代码说明1、接线引脚定义1.1、STC89C52RC旋转角度传感器模块1.2、STM32F103C8T6旋转角度传感器模块五、…

Arthas阿尔萨斯的使用安装详细教程

Arthas阿尔萨斯的使用安装详细教程一、阿尔萨斯能解决什么什么问题二、安装与命令三、实际应用四、自学途径本篇文章是自学B站“御风大世界”视频的提炼和总结。 原视频见&#xff1a;Arthas使用教程 一、阿尔萨斯能解决什么什么问题 alibaba出品线上JVM监控诊断利器 1、是一…

Flask源码篇:Flask路由规则与请求匹配过程(超详细,易懂)

目录1 启动时路由相关操作&#xff08;1&#xff09;分析app.route()&#xff08;2&#xff09;分析add_url_rule()&#xff08;3&#xff09;分析Rule类&#xff08;4&#xff09;分析Map类&#xff08;5&#xff09;分析MapAdapter类&#xff08;6&#xff09;分析 url_rule_…

深度学习技巧应用2-神经网络中的‘残差连接’

大家好&#xff0c;我是微学AI&#xff0c;今天给大家介绍 深度学习技巧应用2-神经网络中的‘残差连接’。 一、残差连接介绍 残差连接是一种神经网络中的一种运用技巧。由于深层网络容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题&#xff0c;因此可以通过残差连接的方式&#xff0c;将网…

C++数据结构 —— 红黑树

目录 1.红黑树概念 2.红黑树节点的定义 3.红黑树的插入操作 4.红黑树的调整动作 4.1调整动作1 4.2调整动作2 4.3调整动作3 4.4插入算法的完整代码 4.5验证红黑树 4.6完整代码 1.红黑树概念 与AVL树一样&#xff0c;红黑树也是map、set等关联式容器的底层结构。但红黑…

大数据开发学习好找工作么

工作到底好不好找&#xff0c;市场需求是一方面&#xff0c;更多的还是要看个人成长背景和实际能力抛开两点都不谈就单说好找或者不好找纯属有点耍流氓了大数据需求越来越多&#xff0c;只有技术在手不愁找不到工作。 大数据开发主要是负责大数据挖掘&#xff0c;大数据清洗处…

谷歌验证码的使用

1. 表单重复提交之验证码 1.1 表单重复提交三种常见情况 提交完表单。服务器使用请求转来进行页面跳转。这个时候&#xff0c;用户按下功能键 F5&#xff0c;就会发起最后一次的请求。造成表单重复提交问题。解决方法&#xff1a;使用重定向来进行跳转用户正常提交服务器&…

行为型模式之策略模式

行为型模式&#xff1a;类和对象如何交互&#xff0c;划分责任和算法&#xff0c;即对象之间通信。 概念 策略模式是对算法的包装&#xff0c;是把使用算法的责任和算法本身分割开来&#xff0c;委派给不同的对象管理。策略模式通常把一个系列的算法包装到一系列的策略类里面…

Servlet请求响应

文章目录Servlet请求响应进阶内容回顾Servlet 体系结构get/post 请求Servlet 的生命周期web.xml 配置文件HttpServletRequest 接口文件上传HttpServletResponse 接口文件下载响应表格的案例转发与重定向简介请求转发原理请求转发案例重定向原理重定义与请求转发的区别Servlet请…

分巧克力(二分)

儿童节那天有 K 位小朋友到小明家做客。小明拿出了珍藏的巧克力招待小朋友们。小明一共有 N 块巧克力&#xff0c;其中第 i 块是 HiWi 的方格组成的长方形。为了公平起见&#xff0c;小明需要从这 N 块巧克力中切出 K 块巧克力分给小朋友们。切出的巧克力需要满足&#xff1a;形…

百度“松果“ OJ赛第一周 题解

百度"松果" OJ赛第一周 题解 第一周的周赛基本考察的都是模拟和递推递归问题&#xff0c;虽然不涉及很难的算法&#xff0c;但是还是比较考察代码能力和思维能力的。 1.数据流的中位数 题意&#xff1a;要求你做一个系统可以进行两个操作&#xff0c;第一个操作是…

cloud flare 真不错(常规思路)

2022-10-20 前言 接到一个测试目标&#xff0c;开局cloudflare&#xff0c;最后运气不错还是拿下了。因授权测试等原因&#xff0c;文章仅展示思路历程。 过程 信息搜集 给的目标是test.com&#xff0c;前期经过一些基本的信息搜集&#xff0c;发现了一个求职子域employee…

FreeRTOS入门

目录 一、简介 二、堆的概念 三、栈的概念 四、从官方源码中精简出第一个FreeRTOS程序 五、修改官方源码增加串口打印 一、简介 FreeRTOS是一个迷你的实时操作系统内核。作为一个轻量级的操作系统&#xff0c;功能包括&#xff1a;任务管理、时间管理、信号量、消息队列、…

嵌入式开发:McObject eXtremeDB嵌入式数据库系统

嵌入式数据库已经成为数据库技术的一种流行应用&#xff0c;尤其是对于企业中的物联网应用。有很多理由将数据库嵌入到应用程序的端点中&#xff0c;而不仅仅是将数据推送到设备中。嵌入式开发人员在选择嵌入式数据库时&#xff0c;真正重要且与众不同的解决方案是写入速度、大…

【边缘端环境配置】英伟达Jetson系列安装pytorch/tensorflow/ml/tensorrt环境(docker一键拉取)

【边缘端环境配置】英伟达Jetson系列安装pytorch/tensorflow/ml/tensorrt环境&#xff08;docker一键拉取&#xff09;0.JetPack1.安装输入法2.安装docker和nvidia-docker3.拉取l4t-pytorch镜像4.拉取l4t-tensorflow镜像5.拉取l4t-ml镜像6.拉取tensorrt镜像7.镜像换源8.其他&am…