ly 在战场凹分,没吃午饭,饥肠辘辘的他从文具盒里翻出了一袋饼干...... 这袋饼干有 n 块,分别称作第 1,2...n 块,第 i 块饼干能提供 w [i] 的饱腹感. 有强迫症的 ly 必须从第 1 块开始吃,然后第 2 块... 直到总饱腹感达到(大于或等于)s 时即停止. 众所周知,万事万物都会随着多种因素的变化而变化,当然 ly 的饱腹感上限 s 也不例外 于是 ly 会询问你 q 次:当他的饱腹感上限为 s [i] 时,他需要吃多少块饼干

时间: 2024-02-25 17:55:49 浏览: 26
这是一个典型的背包问题,可以使用动态规划来解决。 定义一个二维数组dp[i][j],表示当饱腹感上限为j时,前i块饼干最多能提供多少饱腹感。 状态转移方程为: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-1][j-w[i]]+w[i]) 其中,dp[i-1][j]表示不选第i块饼干,dp[i-1][j-w[i]]+w[i]表示选第i块饼干。 最终的答案是最小的满足dp[n][j]>=s[i]的j。 具体实现可以参考以下代码(Python): ```python n = int(input()) w = list(map(int, input().split())) max_s = 1000000 dp = [[0]*(max_s+1) for _ in range(n+1)] for i in range(1, n+1): for j in range(1, max_s+1): dp[i][j] = dp[i-1][j] if j >= w[i-1]: dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-w[i-1]]+w[i-1]) q = int(input()) for i in range(q): s = int(input()) j = 1 while dp[n][j] < s: j += 1 print(j) ``` 时间复杂度为O(n*max_s+q),可以通过本题。
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