#include <bits/stdc++.h> #define int long long #define pii pair<int,int> #define fi first #define se second #define endl "\n" #define pb push_back #define getl(s) getline(cin,s) #define max(a,b) a > b ? a : b #define min(a,b) a < b ? a : b #define abs(a) a > 0 ? a : -a #define lowbit(a) a & -a #define for(i,n) for(int i = 1;i <= n;i++) using namespace std; const int N = 2e5 + 5; int n,m,a[N],b[N],l,r; bool check(int x) { int res = m; for(i,n) { if(a[i] >= x)continue; //如果原卡牌数 + 该卡牌可操作数小于x //如果原卡牌数 + 总剩余可操作数小于x //如果剩余可操作数小于0 if(a[i] + b[i] < x || a[i] + res < x || res < 0)return false; res -= x - a[i]; } return true; } signed main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie(0); cin>>n>>m; for(i,n) cin>>a[i]; for(i,n) cin>>b[i]; l = 0,r = 4 * n + 1;//注意上限 while(l < r - 1) { int mid = (l + r)>>1; if(check(mid))l = mid; else r = mid; } cout<<l; return 0; }是什么意思

这是一段 C++ 代码，实现了一个二分查找算法。主要功能是求解一个问题：给定两个长度为 n 的数组 a 和 b，以及一个整数 m，每次可以将 b[i] 张卡牌用来增加 a[i] 的数量，求最大的整数 x，使得对于所有的 i，a[i] 的数量不小于 x。具体实现过程为先将 x 的搜索区间设定为 [0, 4n+1]，然后进行二分查找，每次检查当前的 x 是否可行，即对于每个 a[i]，如果将 b[i] 张卡牌全部用来增加 a[i] 的数量依然无法保证 a[i] 不小于 x，或者总共可用的卡牌数量不足以将 a[i] 增加到 x，那么 x 就不可行。如果最终找到了可行的 x，输出它。

相关问题

#include<bits/stdc++.h> #define int long long #define IOS ios::sync_with_stdio(0);cin.tie(0);cout.tie(0); using namespace std; const int N=4100; int n,m; int a[5]; int f[N]; typedef pair<int,int>PII; void solve() { cin >> n; for(int i=1;i<=3;i++) { cin >> a[i]; } memset(f,-1,sizeof f); //sort(a+1,a+4); f[0]=0; for(int i=1;i<=3;i++) { for(int j=a[i];j<=n;j++) { if(f[j-a[i]]<0) continue; f[j]=max(f[j],f[j-a[i]]+1); // cout << i << ' ' << j << endl; // cout << f[j] << endl; } } cout << f[n]; } signed main() { IOS; int _=1; //cin >> _; while(_--) { solve(); } return 0; }

这段代码是一个解决背包问题的程序。在主函数中，首先通过输入读取n和a数组。然后，使用memset函数将f数组初始化为-1。接下来，将f[0]设置为0，表示背包容量为0时的最大价值为0。然后，使用两层循环遍历a数组和n，通过比较f[j-a[i]]是否小于0来判断能否选取第i个物品，并更新f[j]的值。最后，输出f[n]，即背包容量为n时的最大价值。

#include<bits/stdc++.h> #define PII pair<int, int> using namespace std; const int N = 1010, M = 110; int v[N], w[N], f[M]; int n, m; map<int, vector<int> > buy; int main() { while (cin >> m >> n) { memset(f, 0, sizeof f); buy.clear(); for (int i = 1; i <= n; ++ i) cin >> v[i] >> w[i]; for (int i = 1; i <= n; ++ i) for (int j = m; j >= v[i]; -- j) { int temp = f[j - v[i]] + w[i]; if (temp > f[j]) { f[j] = temp; buy[j] = buy[j - v[i]]; buy[j].push_back(i); } } cout << f[m] << endl; if (f[m]) { for (int i = 0; i < buy[m].size(); ++ i) { cout << buy[m][i]; if (i != buy[m].size() - 1) cout << " "; } cout << endl; } } return 0; }

这段代码实现了一个 0/1 背包问题的解法。具体来说，代码中的变量含义如下：

- `N`: 物品数量的最大值。
- `M`: 背包容量的最大值。
- `v[N]`: 每个物品的体积。
- `w[N]`: 每个物品的价值。
- `f[M]`: 背包容量为 `M` 时的最大价值。
- `n`: 物品数量。
- `m`: 背包容量。
- `buy`: 一个 map，用于记录每个背包容量下所选择的物品编号。

具体实现中，首先读入背包容量 `m` 和物品数量 `n`，然后依次读入每个物品的体积和价值。接下来，采用动态规划的思想，从第一个物品开始往后逐个考虑，对于每个物品，从背包容量 `m` 开始往前递推，如果将该物品放入背包可以得到更大的价值，则更新背包中的价值，并记录下所选的物品编号。最终输出背包容量为 `m` 时所能获得的最大价值，并输出选择的物品编号。