搬砖问题算法设计与描述

class BIM(Attack):
    def __init__(self, model, eps=8 / 255, alpha=2 / 255, steps=10):
        super().__init__("BIM", model)
        self.eps = eps
        self.alpha = ...

搬砖问题是指在给定由n个整数组成的序列中，找到一个连续的子序列，使得该子序列的和最大。这个问题可以通过动态规划法求解。下面是一个C++的动态规划算法示例：

#include <iostream>
using namespace std;

int main() {
    int n;
    int maxSum = 0;
    int nowSum = 0;
    cin >> n;
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        int num;
        cin >> num;
        nowSum += num;
        if (nowSum > maxSum) maxSum = nowSum;
        if (nowSum < 0) nowSum = 0;
    }
    cout << maxSum << endl;
    return 0;
}

这段代码通过输入一个整数n和n个整数的序列，然后使用动态规划的思想求解最大子段和问题。

相关问题

例题4-11 穷举问题-搬砖 pta c语言

例题4-11 的“穷举问题-搬砖”通常是一个经典的算法设计题目，它涉及到C语言中的循环和条件判断。假设有一个场景，有多种类型的砖块（比如大小、重量不同），你需要计算搬运所有砖块的所有可能组合所需的最小体力消耗。这个问题一般通过编写程序，遍历所有可能的砖块选择，并找出最优解。

例如，你可以创建一个二维数组代表每种砖块的类型和对应的重量，然后设置一个变量记录当前组合的总重量，使用嵌套循环穷举所有可能的选择。对于每个砖块，如果它的重量加上当前组合的重量小于等于用户的最大体力值，就添加到当前组合并更新总重量。最后返回找到的最小体力消耗。

下面是一个简单的伪代码描述：

int brick_weights[] = {w1, w2, ...}; // 砖块的重量列表
int max_strength = user_strength; // 用户的最大体力值

int min_strength = INT_MAX;
for (int i = 0; i < num_bricks; i++) {
    for (int j = i; j <= num_bricks; j++) {
        int current_weight = 0;
        for (int k = i; k <= j; k++) {
            current_weight += brick_weights[k];
        }
        if (current_weight <= max_strength) {
            min_strength = min(min_strength, current_weight);
        }
    }
}

return min_strength;