一.题目 Description Farmer John is assigning some of his N (1 <= N <= 25,000) cows to do some cleaning chores around the barn. He always wants to have one cow working on cleaning things up and has divided the day into T shifts (1 <= T <= 1,000,00

Radar Installation Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 54798   Accepted: 12352 Description Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island is a point loca

一.题目 Description Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island is a point locating in the sea side. And any radar installation, locating on the coasting, can only cover d distan

题目: 题目的大致意思是,给定n个闭区间,并且这个闭区间上的点都是整数,现在要求你使用最少的点来覆盖这些区间并且每个区间的覆盖的点的数量满足输入的要求点覆盖区间的数量. 输入: 第一行输入n,代表n个区间. 接下来的n行每行的第一个数代表区间起点,第二个数代表区间终点,第三个数代表这个区间必须要选取的点的数量. 输出: 输出最少的点的数量,这些最少的点要覆盖全部区间. 这个题是区间选点问题的一种变体,但是我们对于区间选点问题清楚之后那么这种题目也是一样解决的,只不过需要在某些地方特别处理一下.这

题意:给定平面上N个点和一个值D,要求在x轴上选出尽量少的点,使得对于给定的每个店,都有一个选出的点离它的欧几里德距离不超过D. 解法:先把问题转换成模型,把对平面的点满足条件的点在x轴的直线上可得到一个个区间,这样就是选最小的点覆盖所有的区间的问题了.我之前的一篇博文有较详细的解释:关于贪心算法的经典问题(算法效率 or 动态规划).代码实现我就不写了.

1)区间完全覆盖问题 问题描述:给定一个长度为m的区间,再给出n条线段的起点和终点(注意这里是闭区间),求最少使用多少条线段可以将整个区间完全覆盖 样例: 区间长度8,可选的覆盖线段[2,6],[1,4],[3,6],[3,7],[6,8],[2,4],[3,5] 解题过程: 1将每一个区间按照左端点递增顺序排列,拍完序后为[1,4],[2,4],[2,6],[3,5],[3,6],[3,7],[6,8] 2设置一个变量表示已经覆盖到的区域.再剩下的线段中找出所有左端点小于等于当前已经覆盖到的区

题意:给定一个数 n 个点,和一个d,要求在x轴上选出尽量少的点,使得对于给定的每个点,都有一个选出的点离它的欧几里德距离不超过d. 析:首先这是一个贪心的题目,并且是区间选点问题,什么是区间选点呢,就是说在数轴上有 n 个闭区间,取尽量少的点,使得每个区间都至少有一个点. 一看是不是和这个题很相似,是的,那么区间哪里来呢?自己造呗,既然说是距离不超过d,意思就是在给定的点为圆心,以 d 为半径画圆,在x轴上的区间, 那么区间不就有了么,然后这个怎么贪心呢,是这样的,把所有的区间的右端点从小到大

题目大意:有一条沿x轴正方向,长为L的高速公路,n个村庄,要求修建最少的公路出口数目,使得每个村庄到出口的距离不大于D. 题目分析:区间选点问题.在x轴上,到每个村庄距离为D的点有两个(超出范围除外),这两个点便构成了一个区间,这样的区间总共有n个.问题便转化为了,在n个区间中选取最少的点占据所有区间.贪心即可,贪心策略:将所有区间按右端点排序,若需要选择,每次都选区间右端点. 代码如下: # include<iostream> # include<cstdio> # includ

解题思路:给出n个岛屿,n个岛屿的坐标分别为(a1,b1),(a2,b2)-----(an,bn),雷达的覆盖半径为r 求所有的岛屿都被覆盖所需要的最少的雷达数目. 首先将岛屿坐标进行处理,因为雷达的位置在x轴上,所以我们设雷达的坐标为(x,0),对于任意一个岛屿p(a,b),因为岛屿要满足在雷达的覆盖范围内,所以 (x-a)^2+b^2=r^2,解得 xmin=a-sqrt(r*r-b*b);//即为区间的左端点 xmax=a+sqrt(r*r-b*b);//即为区间的右端点 接下来区间选点即

Input The input consists of several test cases. The first line of each case contains two integers n (1<=n<=1000) and d, where n is the number of islands in the sea and d is the distance of coverage of the radar installation. This is followed by n li

如题,贪心算法隶属于提高算法效率的方法,也常与动态规划的思路相挂钩或一同出现.下面介绍几个经典贪心问题.(参考自刘汝佳著<算法竞赛入门经典>).P.S.下文皆是我一个字一个字敲出来的,绝对"童叟无欺",哈哈.(.⌒∇⌒) 耗费了我的很多时间,所以--希望对大家有帮助啊~ (=^‸^=) 一.背包相关问题 1.最优装载问题:给出N个物体,有一定重量.请选择尽量多的物体,使总重量不超过C.解法:只关心数量多,便把重量从小到大排序,依次选,直到装不下. 2.部分背包问题:给出N个

先贴问题: 1个n位正整数a,删去其中的k位,得到一个新的正整数b,设计一个贪心算法,对给定的a和k得到最小的b: 一.我的想法:先看例子:a=5476579228:去掉4位,则位数n=10,k=4,要求的最小数字b是n-k=6位的: 1.先找最高位的数,因为是6位数字,所以最高位不可能在后5位上取到(因为数字的相对顺序是不能改变的,假设如果取了后五位中倒数第5位的7,则所求的b就不可能是6位的了,最多也就是4位的79228)理解这点很重要!所以问题变成从第1位到第k+1(n-(n-k-1))取

Assume the coasting is an infinite straight line. Land is in one side of coasting, sea in the other. Each small island is a point locating in the sea side. And any radar installation, locating on the coasting, can only cover d distance, so an island

昨天比赛的时候没有做出来,本来是想用贪心的,可是贪了好久都没有招, 今天在网上搜了解题报告~好像说这是一类区间选点问题: 有一个好的做法: (1)首先把题目中的时间全转化为分钟,那么区间就在0-1440中间 (2)对于n组人,有一个si 和一个ei,那么开个数组, cnt[si]+=d;  cnt[ei]-=d; ( 3 ) 也就是说在数轴上讲到达的这点加上d,离开的这点减去d; 附上代码 #include <iostream> #include <cstdio> #include

1. 如何理解 "贪心算法" 假设我们有一个可以容纳 100 Kg 物品的背包,可以装各种物品.我们有以下 5 种豆子,每种豆子的总量和总价值都各不相同.怎样装才能让背包里豆子的总价值最大呢? 这个问题其实很简单,我们只需要计算出每种豆子的单价,然后按照单价从高到低依次来装就好了.单价从高到低排列为:黑豆.绿豆.红豆.青豆和黄豆,因此我们往背包里装 20 Kg 黑豆.30 Kg 绿豆和 50 Kg 红豆. 实质上,这就是贪心算法的思想,用贪心算法解决问题的步骤一般是这样的. 第一步,当

一.贪心算法的基本思想 在求解过程中,依据某种贪心标准,从问题的初始状态出发,直接去求每一步的最优解,通过若干次的贪心选择,最终得出整个问题的最优解. 从贪心算法的定义可以看出,贪心算法不是从整体上考虑问题,它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解,而由问题自身的特性决定了该题运用贪心算法可以得到最优解.如果一个问题可以同时用几种方法解决,贪心算法应该是最好的选择之一. 二.贪心算法的基本要素 (1)最优子结构性质 (2)贪心选择性质(局部最优选择) 三.贪心算法实例 1.活动安排 设有n个活

题意:在一条线段上选出尽量少的点,使得和所有给出的n个点距离不超过D. 分别计算出每个点在线段的满足条件的区间,然后就转化成了区间选点的问题了,按照右端点排序,相同时按照左端点排序,按照之前的排序一定保证了包含这个点的区间是连续的.贪心,每次选右边的端点,维护一个当前选择点的位置,每遇到区间就判断一下并更新一下点的位置. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; struct seg { double l,r; bool operator &

贪心算法的本质: 就是当前状态的最优解,它并不考虑全局. 什么是当前状态的最优解? 成本问题? https://www.cnblogs.com/xuxiaojin/p/9400892.html (poj 2393)这里面涉及到了每周的成本,只要当前这一周的成本最低就可以了,不要去考虑后面的成本. https://www.cnblogs.com/xuxiaojin/p/9401179.html  (poj 3626) 这里面设计到奶牛毁坏花的最大成本,只要当前拖走最大成本就可以了 区间贪心问题?

这个点就是贪心策略中的区间选点问题. 把右端点从大到小排序, 左端点从小到大排序. 每次取区间右端点就可以了, 到不能覆盖的时候就ans++, 重新取点 ps:这道题不考虑精度也可以过 要着重复习一下区间相关问题了, 包括前面没有例题的知识点的部分 #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> #define REP(i, a, b) for(int i = (a); i < (b); i++) usin

1,贪心算法 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择.也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解. 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解.要会判断一个问题能否用贪心算法来计算.贪心算法和其他算法比较有明显的区别,动态规划每次都是综合所有问题的子问题的解得到当前的最优解(全局最优解),而不是贪心地选择:回溯法是尝试选择一条路,如果选择错了的话可以“反悔”,也就是回过头来重新选择其他的试试. 1.1