1098 均分纸牌 2002年NOIP全国联赛提高组  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 黄金 Gold 题解   题目描述 Description 有 N 堆纸牌,编号分别为 1,2,…, N.每堆上有若干张,但纸牌总数必为 N 的倍数.可以在任一堆上取若于张纸牌,然后移动. 移牌规则为:在编号为 1 堆上取的纸牌,只能移到编号为 2 的堆上:在编号为 N 的堆上取的纸牌,只能移到编号为 N-1 的堆上:其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上. 现在

题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/P1031 题目描述 有N堆纸牌,编号分别为 1,2,…,N.每堆上有若干张,但纸牌总数必为N的倍数.可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动. 移牌规则为:在编号为1堆上取的纸牌,只能移到编号为2的堆上:在编号为N的堆上取的纸牌,只能移到编号为N−1的堆上:    其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上. 现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多. 例如 N=4,4堆纸牌数分别为: ①9 

[博客园的第一条随笔,值得纪念一下] 均分纸牌[传送门] 洛谷上的算法标签是 这道题是一道贪心题,过了四遍才过(蒟蒻有点废) 第一遍的时候考虑的非常少,只想到了求出平均数→求差值→从左往右加差值: 这样出来的结果永远是n-1,只过了一个点. 附上错误想法(不要被误导): #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; ],sum=,c[],b,ans=; int t(); int main() { cin>&g

P1031 均分纸牌 这道题告诉我们,对于实在想不出算法的题,可以大胆按照直觉用贪心,而且在考试中永远不要试着去证明贪心算法,因为非常难证,会浪费大量时间. (这就是你们都不去证的理由??) 这道题贪心算法就是,计算牌的平均数,然后除了最后一堆以外,每堆都通过把多余牌移到下一堆或从下一堆取牌来使其达到平均值,并且假设牌堆内牌数量可以为负. var a:array[1..110] of integer; i,x,n,ans:longint; begin readln(n); for i:=1 to

1320:[例6.2]均分纸牌(Noip2002) 时间限制: 1000 ms         内存限制: 65536 KB提交数: 3537     通过数: 1839 [题目描述] 有n堆纸牌,编号分别为 1,2,…, n.每堆上有若干张,但纸牌总数必为n的倍数.可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动. 移牌规则为:在编号为1的堆上取的纸牌,只能移到编号为 2 的堆上:在编号为 n 的堆上取的纸牌,只能移到编号为n-1的堆上:其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上. 现在要求找出一种移

Atitit.软件中见算法 程序设计五大种类算法 1. 算法的定义1 2. 算法的复杂度1 2.1. Algo cate2 3. 分治法2 4. 动态规划法2 5. 贪心算法3 6. 回溯法3 7. 分支限界法3 1. 算法的定义  算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空

原文:算法起步之Kruskal算法 说完并查集我们接着再来看这个算法,趁热打铁嘛.什么是最小生成树呢,很形象的一个形容就是铺自来水管道,一个村庄有很多的农舍,其实这个村庄我们可以看成一个图,而农舍就是图上的每个节点,节点之间有很多的路径,而铺自来水管道目的就是为了让每家都能用上自来水,而至于自来水怎么铺就不关心了,而铺管子的人就会想如何才能最生材料,那么最省材料的一条路径就是我们这个图的最小生成树.而如何去构建一个最小生成树呢?这个就用到了我们之前说的贪心策略.这里的觉得点就是一直寻找安全边,所

原文:算法起步之Bellman-Ford算法 从这篇开始我们开始介绍单源最短路径算法,他是图算法之一,我们前面说的贪心,图的遍历,动态规划都是他的基础,单源最短路径其实说的就是图中节点到节点的最短路径.就像我们使用百度地图从哪到哪一样,找出最近的距离,而单源最短路径问题不只是两点之间的路径,他有很多的变形,像单目的地最短路径问题,单节点对最短路径问题,所有节点对最短路径问题,最短路径的最优子结构问题. 在介绍这类算法之前我们先规定节点的基本属性,我们规定节点都有一个key值,key值记录的是开始

原文:算法起步之Dijkstra算法 友情提示:转载请注明出处[作者 idlear    博客:http://blog.csdn.net/idlear/article/details/19687579] Dijkstra算法是解决带权重有向图上的单源最短路径问题,必须路径值都为正数.如果实现方式合适的话,他的运行时间要低于我们之前介绍的Bellman-Ford算法的运行时间.如果介绍Dijkstra算法的过程你会发现他其实跟我们直接介绍的prim算法非常的相似.他们都是维护一个最小优先队列,最小

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

一 综述 Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)主要是用于求解有向图中单源最短路径问题.其本质是基于贪心策略的(具体见下文).其基本原理如下: (1)初始化:集合vertex_set初始为{source_vertex},dist数组初始值为$dist[i] = G.arc[source\_vertex][i],i=0,1,\ldots,n-1$ (2)从顶点集合V-vertex_set中选出$v_j$,满足$dist[j] = Min\left\{dist[i] | v_i∈V-vertex\_

一.主要内容: 介绍图论中两大经典问题:最小生成树问题以及最短路径问题,以及给出解决每个问题的两种不同算法. 其中最小生成树问题可参考以下题目: 题目1012:畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1012 题目1017:还是畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1017 题目1024:畅通工程 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1024 题目1028:继续畅通工程 ht

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 贪心法   1 问题描述 何为Prim算法? 此处引用网友博客中一段介绍(PS:个人感觉网友的这篇博客对于Prim算法讲解的很清楚,本文与之相区别的地方在于具体实现代码的不同,该网友是使用C++实现,而本文是使用Java实现.其他理论讲解可以参考该网友的博客哦,具体链接看文末参考资料) 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (

均分纸牌 题目描述: 有\(N\)堆纸牌,编号分别为\(1,2,-,N\).每堆上有若干张,但纸牌总数必为\(N\)的倍数.可以在任一堆上取若干张纸牌,然后移动. 移牌规则为:在编号为\(1\)堆上取的纸牌,只能移到编号为\(2\)的堆上:在编号为\(N\)的堆上取的纸牌,只能移到编号为\(N-1\)的堆上:其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上. 现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上纸牌数都一样多. 分析: 所有堆均达到相等时的最少移动次数. 一看到最少这个字眼,就应该想

一.算法介绍 Kruskal算法是一种用来查找最小生成树的算法,由Joseph Kruskal在1956年发表.用来解决同样问题的还有Prim算法和Boruvka算法等.三种算法都是贪心算法的应用.和Boruvka算法不同的地方是,Kruskal 算法在图中存在相同权值的边时也有效.最小生成树是一副连通加权无向图中一棵权值最小的生成树(minimum spanning tree,简称MST).生成树的权重是赋予生成树的每条边的权重之和.最小生成树具有 (V – 1) 个边,其中 V 是给定图中的

早前写了一篇关于A*算法的文章:<算法:Astar寻路算法改进> 最近在写个js的UI框架,顺便实现了一个js版本的A*算法,与之前不同的是,该A*算法是个双向A*. 双向A*有什么好处呢? 我们知道,A*的时间复杂度是和节点数量以及起始点难度呈幂函数正相关的. 这个http://qiao.github.io/PathFinding.js/visual/该网址很好的演示了双向A*的效果,我们来看一看. 绿色表示起点,红色表示终点,灰色是墙面.稍浅的两种绿色分别代表open节点和close节点:

本次LZ和各位分享GC最后两种算法,复制算法以及标记/整理算法.上一章在讲解标记/清除算法时已经提到过,这两种算法都是在此基础上演化而来的,究竟这两种算法优化了之前标记/清除算法的哪些问题呢? 复制算法 我们首先一起来看一下复制算法的做法,复制算法将内存划分为两个区间,在任意时间点,所有动态分配的对象都只能分配在其中一个区间(称为活动区间),而另外一个区间(称为空闲区间)则是空闲的. 当有效内存空间耗尽时,JVM将暂停程序运行,开启复制算法GC线程.接下来GC线程会将活动区间内的存活对象,全部复

在前一篇文章中通过leetcode的一道题目了解了LRU算法的具体设计思路,下面继续来探讨一下另外两种常见的Cache算法:FIFO.LFU 1.FIFO算法 FIFO(First in First out),先进先出.其实在操作系统的设计理念中很多地方都利用到了先进先出的思想,比如作业调度(先来先服务),为什么这个原则在很多地方都会用到呢? 因为这个原则简单.且符合人们的惯性思维,具备公平性,并且实现起来简单,直接使用数据结构中的队列即可实现. 在FIFO Cache设计中,核心原则就是:如果

不同于其它的机器学习模型,EM算法是一种非监督的学习算法,它的输入数据事先不需要进行标注.相反,该算法从给定的样本集中,能计算出高斯混和参数的最大似然估计.也能得到每个样本对应的标注值,类似于kmeans聚类(输入样本数据,输出样本数据的标注).实际上,高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用. 在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM,函数原型为: bool trainEM(InputArray samples, OutputArray logLikelihoods=n

                                                              均分纸牌 描述 有 N 堆纸牌,编号分别为 1,2,…, N.每堆上有若干张,但纸牌总数必为 N 的倍数.可以在任一堆上取若于张纸牌,然后移动. 移牌规则为:在编号为 1 堆上取的纸牌,只能移到编号为 2 的堆上:在编号为 N 的堆上取的纸牌,只能移到编号为 N-1 的堆上:其他堆上取的纸牌,可以移到相邻左边或右边的堆上. 现在要求找出一种移动方法,用最少的移动次数使每堆上