博客
关于我
【代码超详解】CometOJ C0302 [USACO]健康的荷斯坦奶牛(暴力枚举,3 ms)
阅读量:719 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1175 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

一、题目描述

在这里插入图片描述

二、算法分析说明与代码编写指导

通过递归进行暴力枚举,递归函数的参数 cur 是当前正在考虑是否选择的饲料。

递归中止的条件是最后一种饲料是否选择亦考虑完毕。
进入每层递归,即正在判断每种可能的选择时,统计已选择的饲料含有的每种维生素数量是否都满足要求。如果满足,且当前方案选择的饲料种类数比已有方案更少,就将最少方案更新为当前的方案。用长度为 15 的 bitset b 和 b0 分别保存当前的选择方案和已经发现的最优选择方案。
第 cur 种饲料选择后,要将该饲料含有的各种维生素的数量加入到已选的饲料可提供的每种维生素的总数中,这个总数用数组 s 表示。当枚举不选择该种饲料的情形时,相应的维生素数量要扣除。

三、AC 代码(3 ms)

#include
#include
using namespace std;#pragma warning(disable:4996)unsigned V, m[25], G, c[15][25], s[25]; bitset<15> b, b0; bool ok;void dfs(const unsigned& cur) { ok = true; for (unsigned i = 0; i < V; ++i)if (s[i] < m[i])ok = false; if (ok == true && b.count() < b0.count()) { b0 = b; } if (cur == G)return; b[cur] = 1; for (unsigned i = 0; i < V; ++i) { s[i] += c[cur][i]; } dfs(cur + 1); b[cur] = 0; for (unsigned i = 0; i < V; ++i)s[i] -= c[cur][i]; dfs(cur + 1);}int main() { scanf("%u", &V); for (unsigned i = 0; i < V; ++i)scanf("%u", &m[i]); scanf("%u", &G); for (unsigned i = 0; i < G; ++i) for (unsigned j = 0; j < V; ++j) scanf("%u", &c[i][j]); b0.set(); dfs(0); printf("%u", b0.count()); for (unsigned i = 0, j = 0; j < b0.count(); ++i)if (b0[i] == true) { printf(" %u", i + 1); ++j; } return 0;}

转载地址:http://bltez.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
NiuShop开源商城系统 SQL注入漏洞复现
查看>>
NI笔试——大数加法
查看>>
NLog 自定义字段 写入 oracle
查看>>
NLog类库使用探索——详解配置
查看>>
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
查看>>
NLP 模型中的偏差和公平性检测
查看>>
Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
查看>>
NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
查看>>
NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
查看>>
NLP、CV 很难入门?IBM 数据科学家带你梳理
查看>>
NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
查看>>
NLP入门(六)pyltp的介绍与使用
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP度量指标BELU真的完美么?
查看>>
NLP的不同研究领域和最新发展的概述
查看>>
NLP的神经网络训练的新模式
查看>>
NLP采用Bert进行简单文本情感分类
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
查看>>
NLP:从头开始的文本矢量化方法
查看>>