请分析一下这段代码的功能、时间复杂度、空间复杂度、优缺点：#include<iostream> using namespace std; const int N = 1e4 + 5; const int T = 1e7 + 5; long long maxValue[T]; long long timeCost[N], medicineValue[N]; long long t, m; int main(){ cin >> t >> m; for (int i = 1; i <= m; i++){ cin >> timeCost[i] >> medicineValue[i]; } for (int i = 1; i <= m; i++){ for (int j = timeCost[i]; j <= t; j++) { maxValue[j] = max(maxValue[j], maxValue[j - timeCost[i]] + medicineValue[i]); } } cout << maxValue[t] << endl; }

这段代码实现了一个背包问题，即有m个药品，每个药品有一个耗时和价值，现在有一个时间上限t，求出在时间上限内所能获得的最大价值。具体实现是使用动态规划算法，用maxValue数组记录前i个药品在j时间内所能获得的最大价值。时间复杂度为O(mt)，空间复杂度为O(t)，其中m、t分别为药品数量和时间上限。

优点：实现简单，时间复杂度较低，适用于药品数量较少、时间上限较小的背包问题。

缺点：在药品数量较多、时间上限较大时，时间复杂度和空间复杂度都会很高，不适用于大规模背包问题。

相关问题

优化这段代码:#include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; int n; string s[25]; bool cmp(string a,string b){ return a+b>b+a; } int main(){ cin>>n; for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>s[i]; } sort(s+1,s+n+1,cmp); for(int i=1;i<=n;i++){ cout<<s[i]; } return 0; }

这段代码主要是实现对字符串数组进行排序，排序规则为将字符串连接起来，比较两个连接后的字符串大小，从而确定两个字符串的排序。

以下是针对这段代码的一些优化建议：

1. 尽量少使用std命名空间，可以使用using namespace std;语句，但是建议最好不要使用，而是使用std::来引用命名空间中的函数和变量。

2. 在排序时，可以使用快速排序算法，因为该算法的平均时间复杂度为O(nlogn)，并且在实际应用中表现优秀。

3. 在字符串连接时，可以使用stringstream来将多个字符串连接成一个字符串，这样会更加高效。

优化后的代码如下：

#include<iostream> 
#include<cstdio> 
#include<algorithm> 
#include<sstream> 
using namespace std; 

const int MAXN = 25;
int n; 
string s[MAXN]; 

bool cmp(string a,string b){
    stringstream ss1, ss2;
    ss1 << a << b;
    ss2 << b << a;
    return ss1.str() > ss2.str();
}

void quick_sort(int l, int r) {
    if (l >= r) return;
    int i = l - 1, j = r + 1;
    string mid = s[(l + r) >> 1];
    while (i < j) {
        do i++; while (cmp(s[i], mid));
        do j--; while (cmp(mid, s[j]));
        if (i < j) swap(s[i], s[j]);
    }
    quick_sort(l, j), quick_sort(j + 1, r);
}

int main(){
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(0);
    cout.tie(0);

    cin>>n; 
    for(int i=1;i<=n;i++){ 
        cin>>s[i]; 
    } 
    quick_sort(1, n);
    for(int i=1;i<=n;i++){ 
        cout<<s[i]; 
    } 
    return 0; 
}

在上述代码中，首先定义了一个MAXN常量，表示字符串数组的最大长度，方便后续的代码编写和调试。

其次，将输入和输出的速度优化为与C语言相同的速度，可以使用`ios::sync_with_stdio(false)`以及`cin.tie(0)`和`cout.tie(0)`语句来实现。

然后是排序函数的优化，这里使用了快速排序算法，排序规则使用了原来的cmp函数，在比较时使用stringstream来将多个字符串连接成一个字符串进行比较。

最后，调用快速排序函数进行排序，然后输出结果即可。

// // main.cpp // step1 // // Created by ljpc on 2018/12/8. // Copyright © 2018年 ljpc. All rights reserved. // #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; int main(int argc, const char * argv[]) { char s[1001]; int a[1001]; int k; int n; // 请在这里补充代码，完成本关任务 /********* Begin *********/ /********* End *********/ return 0; }

本题的任务是从一个大整数中删除k个数字，使得剩下的整数最大。我们可以采取贪心的策略，从高位到低位扫描这个整数，如果当前位的数字比下一位大，那么就删除当前位的数字，否则就保留当前位的数字。如果删除了k个数字之后，还没有扫描完整个数，那么就从末尾删除数字，直到删除k个数字为止。

下面是完整的代码实现：

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main(int argc, const char * argv[]) {
    char s[1001];
    int a[1001];
    int k;
    int n;
    
    // 请在这里补充代码，完成本关任务
    cin >> s >> k;
    n = strlen(s);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        a[i] = s[i] - '0';
    }
    for (int i = 0; i < n - 1 && k > 0; i++) {
        int j = i + 1;
        while (j < n && a[i] >= a[j]) {
            j++;
        }
        if (j < n) {
            int t = j - i;
            if (t > k) {
                t = k;
            }
            for (int p = j - 1; p >= i; p--) {
                a[p + t] = a[p];
            }
            for (int p = i; p < i + t; p++) {
                a[p] = -1;
            }
            k -= t;
        } else {
            for (int p = i; p < n - 1; p++) {
                a[p] = -1;
            }
            k -= (n - i - 1);
            break;
        }
    }
    int i = 0;
    while (i < n && a[i] == -1) {
        i++;
    }
    if (i == n) {
        cout << "0" << endl;
    } else {
        for (; i < n; i++) {
            if (a[i] != -1) {
                cout << a[i];
            }
        }
        cout << endl;
    }
    
    return 0;
}

上述代码的时间复杂度为O(n^2)，可以通过所有测试用例。