博客
关于我
POJ 3253 Fence Repair(贪心,优先队列)
阅读量:638 次
发布时间:2019-03-14

本文共 729 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了解决这个问题,农夫约翰需要将一块长木板切割成N块不同的木板,并尽量减少切割费用。每次切割的费用等于当前被切割木块的长度。我们的目标是找到最小的总费用。

方法思路

为了最小化切割费用,我们可以采用贪心算法,每次合并最小的两个木块。这样可以尽量减少较大的木块被多次切割的次数,从而降低总费用。具体步骤如下:

  • 读取输入:读取木块的数量N和每块木板的长度。
  • 初始化堆:使用最小堆来存储木块长度,这样每次可以快速找到最小的两个元素。
  • 合并木块:循环N-1次,每次取出两个最小的元素,合并它们,并将合并后的长度重新放回堆中。累加每次合并的费用。
  • 输出结果:总费用即为所求。
  • 解决代码

    import heapqn = int(input())a = [int(input()) for _ in range(n)]heapq.heapify(a)total = 0for _ in range(n - 1):    x = heapq.heappop(a)    y = heapq.heappop(a)    merged = x + y    total += merged    heapq.heappush(a, merged)print(total)

    代码解释

  • 读取输入:首先读取木块的数量N,然后读取每块木板的长度,存入列表a。
  • 初始化堆:使用heapq.heapify(a)将列表转换为最小堆。
  • 合并木块:循环N-1次,每次从堆中取出两个最小的元素x和y,合并成merged,并将合并后的长度重新放入堆中,同时累加费用merged。
  • 输出结果:打印总费用total。
  • 这种方法确保每次操作都是高效的,时间复杂度为O(N log N),适用于N较大的情况。

    转载地址:http://ahwlz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Python基础-函数篇
    查看>>
    python基础---->常用模块
    查看>>
    Python基础(2):控制结构
    查看>>
    Python基础 | 关于“循环”那些事
    查看>>
    python系列【仅供参考】:python之subprocess模块rsync拉取文件
    查看>>
    python系列【仅供参考】:python 远程rdp
    查看>>
    python基础
    查看>>
    Python基本语法与变量类型
    查看>>
    python基本数据类型(容器)- tuple list dict set
    查看>>
    python基本工资的调整方案_Python薪资又涨了!这可咋办!
    查看>>
    Python基准测试和性能分析内存管理和垃圾回收
    查看>>
    Python基于RESTful风格的接口自动化测试实战
    查看>>
    python基于flask搭建http服务(四)—— Docker容器化部署
    查看>>
    python基于flask搭建http服务(二)—— 实现Excel上传、数据清洗、入库
    查看>>
    python基于flask搭建http服务(三)—— 使用gunicorn部署项目
    查看>>
    python基于flask搭建http服务(一)—— 实现数据查询和Excel导出
    查看>>
    Python块键盘/鼠标输入
    查看>>
    python在心理学研究中的应用有哪些_心理学在线研究可用平台简介和应用进展
    查看>>
    python在使用HTMLTestRunner时,报告为空,错误提示<_io.TextIOWrapper name='<stderr>' mode='w' encoding='utf_8'>...
    查看>>
    python在gpu上运行_【python】python开启GPU加速
    查看>>