(DFS + 剪枝)【洛谷P1731】 [NOI1999] 生日蛋糕

题目链接

点此快速前往

题目总分析

就和我说的一样,这道题就是DFS加剪枝,非常好的一道题

我起初看到这个题我根本不知道怎么dfs才是正确的, 感觉变量有这么多不确定的,每一层的半径,每一层的高度,而且这之间的联系在刚看到这个题的我看来十分的小,应该是我太菜了导致的

深入往下看,你就发现实际上这道题已经告诉了你每一层的限制了,并不是完全无从下手,至少你知道这一层的半径和高度一定小于等于它底下那一层的半径和高度-1,所以我们不难想象出dfs的做法:最下面那一层的半径最大值是假设只有一层,n-1就是它起初的最大值,那么最小值就是总共的层数,,因为每一层都要至少要少1,所以最大的那一层半径和高度肯定就最小值就是层数

为什么不遍历高度而是半径呢?

你稍微列一下式子你就会发现,实际上半径对总面积的影响程度要高于高度的,所以想要最小,一定是从半径入手。

总体积 n = ∑ i = 1 m R i ∗ H i 总体积 n = \sum_{i = 1}^{m} R_i * H_i 总体积n=i=1mRiHi

总面积 m = R 0 2 + ∑ i = 1 m R i 2 ∗ H i 总面积 m = R_0^2 + \sum_{i=1}^{m} R_i^2 * H_i 总面积m=R02+i=1mRi2Hi

为什么总面积前面有个 R 0 2 R_0^2 R02

简单想想,虽然是每个圆柱都被另一个比它小的圆柱盖住了一个圆的面积,但是你从这个蛋糕的最上面去看,就不难发现,最上面的面积和其实就是最底层圆柱的顶面面积。

看到这可能已经想要去写了,不过先停一下
这道题dfs搜索只是第一步,而更重要的是剪枝,由于处理数据的量也是非常大的,如果不进行一些优化就没办法顺利进行

首先既然我们知道每一层最小的半径和高,那么我们就不难算出来到每一层为止,最小的体积和最小的面积分别是多少

有了上述的信息之后,我们在准备遍历之前可以先判断一下

  1. 如果此时此刻接下来几层的最小面积加上此时的面积已经大于等于当前的最优解你,那就没有必要去遍历了。
  2. 同样,接下里几层的最小体积加上此时的体积已经大于要求的总体积n,那么也没必要去遍历了
  3. 这个是比较难想的,我们是从最下层遍历到最上层的,也就是说假设此时此刻遍历的层数半径为r,包括这一层之前的总体积为v以及总面积是s , 总共的蛋糕体积是n,那么如果 2 ∗ ( n − v ) / r > 此时的最优解 2 * (n - v) / r > 此时的最优解 2(nv)/r>此时的最优解,同样也没有遍历下去的必要了

前两个好理解,第三个是什么东西啊?
很好我开始看到的时候也非常困惑,接下来推导一下你就懂了

从m开始now是已经搭建好的层数了,now-1就是接下来之后的层

接下里的面积应该是 ∑ i = 1 n o w − 1 R i 2 ∗ H i 接下里的面积应该是\sum_{i = 1}^{now - 1} R_i^2 * H_i 接下里的面积应该是i=1now1Ri2Hi
看一下我第三条公式,你可以清楚的发现, R i R_i Ri全部都小于当前这一层的 r 所以,接下里的面积必然比 2 ∗ ( n − v ) / r 2 * (n - v) / r 2(nv)/r大,如果这个面积都大于等于最优解了,那么就不需要遍历了

接下来就是代码实现了,基本思路已经写完,代码中有不理解的部分可以评论区提问一下或者私信。

总代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 25 , INF = 0x3f3f3f3f;
int n,m;
int ans = INF;
int Mins[N] , Minv[N];
void dfs(int now,int r,int h,int s,int v)
{int MH = h;if(now == 0){if(v == n){ans = min(ans, s);}return ;}if(Mins[now-1] + s >= ans) return;if(Minv[now-1] + v > n) return;if(2 * (n - v) / r + s >= ans) return;for(int i=r-1;i>=now;i--){if(now == m) s = i * i;MH = min(h-1 , (n - Minv[now-1] - v) / i / i);for(int j = MH ; j >= now ; j--){dfs(now-1 , i , j , s + 2 * i * j , v + i * i * j);}}
}int main()
{cin >> n >> m;for(int i=1;i<=m;i++){Mins[i] = Mins[i-1] + i * i * 2;Minv[i] = Minv[i-1] + i * i * i;}dfs(m,n,n,0,0);if(ans == INF) cout << 0 << '\n';else cout << ans << '\n';return 0;
}

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.rhkb.cn/news/284576.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

IPV6协议之RIPNG

目录 前言&#xff1a; 一、RIPNG与RIP的区别 二、如何配置RIPNG 如何解决RIPNG环路问题呢&#xff1f; 控制RIPNG的选路 1、修改RIPNG默认优先级 2.配置接口附加开销值从而干涉RIPNG的选路 RIPNG拓展配置 1.RIPNG的认证 配置RIPNG进程下的IPsec认证&#xff1a; 配…

Spring Cloud Gateway教程

1 微服务网关概述 Spring Cloud Gateway是在 Spring 生态系统之上构建的API网关服务&#xff0c;旨在为微服务架构应用提供一种简单有效的统一的API路由管理方式。 Spring Cloud Gateway主要功能&#xff1a; 反向代理认证鉴权流量控制熔断日志监控 2 Spring Cloud Gateway三…

基于python+vue超市在线销售系统的设计与实现flask-django-php-nodejs

根据此问题&#xff0c;研发一套超市在线销售系统&#xff0c;既能够大大提高信息的检索、变更与维护的工作效率&#xff0c;也能够方便信息系统的管理运用&#xff0c;从而减少信息管理成本&#xff0c;提高效率。 该超市在线销售系统采用B/S架构、并采用python语言以及django…

拌合楼管理系统(八) c#海康威视摄像头车牌识别

前言: c#调用海康威视SDK实现车牌识别 原本以为海康威视sdk的Demo里面没有车牌识别的实例,后来发现自己肤浅了,官方是有提供的,只是车牌识别是通过安防布警的方式实现的.程序主动监听,触发告警后获取到车牌信息. 一、接口调用的流程&#xff1a; 首先初始化sdk -> 开…

CI/CI实战-jenkis结合gitlab 4

实时触发 安装gitlab插件 配置项目触发器 生成令牌并保存 配置gitlab 测试推送 gitlab的实时触发 添加jenkins节点 在jenkins节点上安装docker-ce 新建节点server3 安装git和jdx 在jenkins配置管理中添加节点并配置从节点 关闭master节点的构建任务数

二分查找法总结

目录 1、思路讲解&#xff08;LC704&#xff09;2、代码思路讲解&#xff08;循环不变量&#xff09;&#xff08;1&#xff09; 左闭右闭&#xff08;2&#xff09;左闭右开&#xff08;3&#xff09;总结&#xff1a;左开右闭和左闭右开&#xff08;4&#xff09;复杂度分析 …

老阳分享|temu跨境电商选品师项目能赚钱吗?

近年来&#xff0c;跨境电商行业蓬勃发展&#xff0c;成为众多创业者追逐的热点。其中&#xff0c;老阳分享的temu跨境电商选品师项目备受关注。那么&#xff0c;这个项目真的能赚钱吗?下面&#xff0c;我们就跟随本文去了解一下。 首先&#xff0c;temu作为拼多多旗下的跨境电…

数据结构与算法4-冒泡排序

文章目录 1. 认识冒泡排序2. 图示2.1 图示12.2 图示2 3. 代码 1. 认识冒泡排序 双层for循环&#xff0c;每次选出最大的数“浮”到数组的最后面&#xff1b;时间复杂度O( n 2 n^2 n2)&#xff0c;空间复杂度O(1);重复地遍历待排序的数列&#xff0c;一次比较两个元素&#xff…

ClickHouse部署安装

准备工作 确定防火墙处于关闭状态 CentOS取消打开文件数限制 在hadoop102的 /etc/security/limits.conf文件的末尾加入以下内容 注意&#xff1a;以下操作会修改 Linux 系统配置&#xff0c;如果操作不当可能导致虚拟机无法启动&#xff0c;建议在执行以下操作之前给…

Vue中的状态管理Vuex,基本使用

1.什么是Vuex? Vuex是专门为Vue.js设计的状态管理模式;特点:集中式存储和管理应用程序中所有组件状态,保证状态以一种可预测的方式发生变化。 1.1.什么是状态管理模式? 先看一个单向数据流的简单示意图 state:驱动应用的数据源 view:以声明方式将state映射到视图 actions:…

2024智能EDM邮件营销系统使用攻略

在数字化营销领域&#xff0c;智能EDM&#xff08;Electronic Direct Mail&#xff09;邮件营销作为一种高效、精准的推广方式&#xff0c;正日益受到企业的高度重视。而要实现这一策略的成功落地&#xff0c;一个高可靠性和高稳定性的专业邮件发送平台则是不可或缺的关键环节。…

arduino ide 开发esp8266注意事项

1.引脚序列号必须是常量来定义&#xff0c;否则会无限重启。 #define p2 2 const int Pin2p2; pinMode(Pin2, OUTPUT); 2.关于wifi的模式&#xff0c;ap,sta&#xff0c;apsta三种模式的初始化必须放在void set_up(){}这个函数里&#xff0c;不能额外搞个自定义函数&#xf…

SpringCloud-Gateway服务网关

一、网关介绍 1. 为什么需要网关 Gateway网关是我们服务的守门神&#xff0c;所有微服务的统一入口。 网关的核心功能特性&#xff1a; 请求路由 权限控制 限流 架构图&#xff1a; 权限控制&#xff1a;网关作为微服务入口&#xff0c;需要校验用户是是否有请求资格&am…

Python环境下基于1D-CNN的轴承故障诊断及TSNE特征可视化

1D CNN 处理一维信号具有显著优势&#xff0c;已在很多领域得到初步应用&#xff1a; 心电图监测&#xff1a;将1DCNN应用于心脏病监测&#xff0c;其方法是针对每一个心脏病人的&#xff0c;即对于每个心律失常患者使用该患者特有的训练数据&#xff0c;专门训练出一个紧凑的…

网络层(IP层)

IP协议的本质&#xff1a;有将数据跨网络传输的能力 而用户需要的是将数据从主机A到主机B可靠地跨网络传输 IP的组成&#xff1a;目标网络目标主机 IP由目标网络和目标主机两部分组成&#xff0c;IP报文要进行传输&#xff0c;要先到达目标网络&#xff0c;然后经过路由器转到…

保研复习概率论1

1.什么是随机试验&#xff08;random trial&#xff09;&#xff1f; 如果一个试验满足试验可以在相同的条件下重复进行、试验所有可能结果明确可知&#xff08;或者是可知这个范围&#xff09;、每一次试验前会出现哪个结果事先并不确定&#xff0c;那么试验称为随机试验。 …

利用 Claude 3 on Amazon Bedrock 和 Streamlit 的“终极组合”,开发智能对话体验

概述 通过本文&#xff0c;您将学会如何利用 Streamlit 框架快速搭建前端交互界面。该界面将集成图像上传功能&#xff0c;让用户可以方便地提交待处理图片。在后端&#xff0c;我们将借助 Amazon Bedrock 的 Message API&#xff0c;调用 Claude 3 家族中的 Sonnet 模型对图像…

代码随想录算法训练营Day55 ||leetCode 583. 两个字符串的删除操作 || 72. 编辑距离

583. 两个字符串的删除操作 这道题的状态方程比上一题简单一些 初始化如下 class Solution { public:int minDistance(string word1, string word2) {vector<vector<int>> dp(word1.size() 1, vector<int>(word2.size() 1));for (int i 0; i < word1…

Kafka生产者相关概念

文章目录 Kafka工作流程Kafka文件存储生产者分区策略生产者ISR生产者ack机制数据一致性问题ExactlyOnce Kafka工作流程 Kafka中消息是以topic进行分类的&#xff0c;Producer生产消息&#xff0c;Consumer消费消息&#xff0c;都是面向topic的。 Topic是逻辑上的概念&#xff…