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; }

CCF CSP 2017.12 第12次题目答案代码.docx

排序法的时间复杂度为 $O(n\log n)$，空间复杂度为 $O(1)$；而暴力法则有 $O(n^2)$ 的时间复杂度，但空间复杂度仍为 $O(1)$。在实际应用中，排序法通常更为高效。 --- #### CCF201712-2 游戏 (100分) **...

cpp代码-弗洛伊德求最短路径

void floyd(vector<vector<int>>& dist, const vector<vector<int>>& graph) { int n = graph.size(); for (int k = 0; k < n; ++k) { for (int i = 0; i < n; ++i) { for (int j = 0; j < n; ++j) { if (dist...

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 ...

// // 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...上述代码的时间复杂度为O(n^2)，可以通过所有测试用例。

#include <iostream>#include <cstring>using namespace std;const int N = 1e6 + 10, MOD = 1e9 + 7;int n;int dp[N];int main(){ cin >> n; dp[0] = 1; dp[1] = 1; for (int i = 2; i <= n; i ++) dp[i] = (dp[i - 1] + dp[i - 2]) % MOD; cout << dp[n] << endl; return 0;}请将这段代码时间复杂度降低并展示给我

这段代码已经是 $O(n)$ 的时间复杂度，不过可以使用滚动数组进一步优化空间复杂度，将空间复杂度降为 $O(1)$。如下所示： c++ #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; const int MOD = ...

帮我去掉注释还有vector改数组：#include <iostream>#include <vector>using namespace std;// 从n个数中选r个数的组合vector<vector<int>> combinations(int n, int r) { vector<vector<int>> res; vector<int> comb(r, 0); int i = 0; while (i >= 0) { comb[i]++; if (comb[i] > n) { i--; } else if (i == r - 1) { res.push_back(comb); } else { i++; comb[i] = comb[i - 1]; } } return res;}int main() { int n = 5; // 总共有5个数 int r = 3; // 从中选3个数 vector<vector<int>> combs = combinations(n, r); // 输出结果 for (auto comb : combs) { for (auto num : comb) { cout << num << " "; } cout << endl; } return 0;}

#include <iostream> using namespace std; const int MAXN = 20; int comb[MAXN]; // 从n个数中选r个数的组合 int combinations(int n, int r, int start, int index) { if (index == r) { for (int i = 0; i ...

#include <iostream> #include <vector> #include <unordered_map> #include <queue> #include <algorithm> using namespace std; struct WordFreq { string word; int freq; bool operator<(const WordFreq& other) const { return freq == other.freq ? word > other.word : freq < other.freq; } }; vector<string> topKFrequent(vector<string>& words, int k) { unordered_map<string, int> freq; for (const auto& word : words) { freq[word]++; } priority_queue<WordFreq, vector<WordFreq>> pq; for (const auto& [word, f] : freq) { pq.push({word, f}); if (pq.size() > k) { pq.pop(); } } vector<string> result(k); for (int i = k - 1; i >= 0; i--) { result[i] = pq.top().word; pq.pop(); } return result; } int main() { int k; cin >> k; vector<string> words; string word; while (cin >> word) { if (word == "end") { break; } words.push_back(word); } auto result = topKFrequent(words, k); for (const auto& word : result) { cout << word << " "; } cout << endl; return 0; }

这段代码实现了前 k 个出现次数最多的单词的查找，使用了堆排序的思想，时间复杂度为 O(Nlogk)，其中 N 为单词个数。具体实现过程如下： 1. 首先使用哈希表统计每个单词出现的频率。 2. 然后使用优先队列（堆）...

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; int search(const vector<int>& xulie) { int maxL = 1; for (int i = 0; i < xulie.size(); ++i) { int count = 1; for (int j = i + 1; j < xulie.size(); ++j) { if (xulie[j] > xulie[j - 1]) { ++count; } else break; } if (count > maxL) { maxL = count; } } return maxL; } int main() { int n; cin >> n; vector<int> xulie(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> xulie[i]; } int result = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { vector<int> temp = xulie; temp.erase(temp.begin() + i); int length = search(temp); if (length > result) { result = length; } } cout << result << endl; return 0; }怎么修改这个代码，满足限制时间为1s

这个代码的时间复杂度为O(n^3)，显然无法在1秒内完成，需要进行优化。一种优化方法是使用动态规划来降低时间复杂度。具体来说，我们可以用一个数组dp[i]来记录以第i个元素为结尾的最长上升子序列的长度。状态转移...

请计算下面两个算法的时间复杂度#include <iostream> #include <cstring> using namespace std; void GetNext(char s, int next[]) { next[0] = -1; int k = -1; int j = 0; int slen = strlen(s); while (j < slen) { if (k == -1 || s[j] == s[k]) { ++k; ++j; next[j] = k; } else { k = next[k]; } } } int MinCycle(char s) { const int num = 255; int next[num]; GetNext(s, next); int len = strlen(s); int mclen = len - next[len]; if (len % mclen == 0 && mclen != len) { return mclen; } return 0; }

GetNext 函数的时间复杂度为 O(n)，MinCycle 函数的时间复杂度为 O(n)，因此总的时间复杂度为 O(n)。第二个算法的时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 是字符串 s 的长度。该算法使用了两重循环，外层循环的时间复杂度为 ...

解析代码优化代码#include<iostream> #include<vector> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 1e6; vector>p; int n, Q; bool b[N]; int brr[N]; int arr[N]; int comt = 0; vector<int>a; int agg[N]; bool check(int a, int b) { for (int i = 0; i < p.size(); i++) { if (a == p[i].first && b == p[i].second) { return false; } } return true; } void dfs(int x){ if (x == n){ for (auto t : a)cout << t << " "; cout << "\n"; return; } for (int i = n; i >= 1; i--){ if (b[i] != true && check(x + 1, i)){ a.push_back(i); b[i] = true; dfs(x + 1); a.pop_back(); b[i] = false; } } return; } int main() { ios::sync_with_stdio(false); cin.tie(0); cout.tie(0); cin >> n >> Q; for (int i = 1; i <= Q; i++) { int x, y; cin >> x >> y; p.push_back({ x,y }); agg[y] = x; } dfs(0); return 0; }

这段代码是一个求解 n 个数字的全排列的程序，其中需要排除...这段代码的时间复杂度是 O(n!)，可以通过一些优化来减少运行时间，如剪枝和记忆化等。另外，可以使用 STL 中的 next_permutation 函数来直接生成全排列。

帮我优化时间复杂度：#include<iostream> #include<algorithm> #include<string> #include<unordered_map> using namespace std; int main() { unordered_map<string, string>curses; string curse; while ((getline(cin, curse)) && (curse != "END")) { size_t pos = curse.find(']'); string name = curse.substr(1, pos - 1); string effect = curse.substr(pos + 2);//因为']'后面有一个空格 curses[name] = effect; } int N; cin >> N; getchar();//很重要，读取上一个换行符 for (int i = 0; i < N; i++) { string query; getline(cin, query); if (query[0]=='[') //输入的是诅咒名字 { size_t cinPos = query.find(']'); string cinNmae = query.substr(1, cinPos - 1); if (curses.count(cinNmae)) cout << curses[cinNmae] << endl; else cout << "silence" << endl; } else //输入的是诅咒效果 { bool flag = 0; for (auto it = curses.begin(); it != curses.end(); it++) { if (query.compare(it->second) == 0) { cout << it->first << endl; flag = 1; break; } } if(flag==0) cout << "silence" << endl; } } return 0; }

这段代码主要的时间复杂度在于查询操作，即输入的是诅咒效果时，需要遍历整个 unordered_map 来查找符合条件的诅咒名称。这个操作的时间复杂度是 $O(N)$，其中 $N$ 是 unordered_map 中元素的个数。为了优化...

构造哈夫曼树，计算WPL。函数接口定义： void CreateHTree(); void CreateHCode(); 裁判测试程序样例： #include <iostream> #include <queue> #include <vector> #include <string> #include <map> using namespace std; #define MAX 101 int n; struct HTreeNode //哈夫曼树结点类型 { char data; //字符 int weight; //权值 int parent; //双亲的位置 int lchild; //左孩子的位置 int rchild; //右孩子的位置 }; HTreeNode ht[MAX]; //哈夫曼树 map<char,string> htcode; //哈夫曼编码 struct NodeType //优先队列结点类型 { int no; //对应哈夫曼树ht中的位置 char data; //字符 int weight; //权值 bool operator<(const NodeType &s) const { //用于创建小根堆 return s.weight<weight; } }; void CreateHTree(); void CreateHCode(); int WPL() //求WPL { int wps=0; for (int i=0;i<n;i++) wps+=ht[i].weighthtcode[ht[i].data].size(); return wps; } int main() { cin >> n; for(int i=0;i<n;i++) { cin >> ht[i].data >> ht[i].weight; } CreateHTree(); //建立哈夫曼树 CreateHCode(); //求哈夫曼编码 printf("WPL=%d",WPL()); return 0; } / 请在这里填写答案 */ 输入样例：第一行输入一个数n(1<n<100)，表示叶子节点的个数，接下去输入n行，每行输入一个字符和一个整数，表示每个节点表示的字符和权值。 5 A 8 B 10 C 2 D 11 E 1 输出样例：输出WPL。 WPL=67 给我 void CreateHTree(); void CreateHCode(); 完整代码

using namespace std; #define MAX 101 int n; struct HTreeNode //哈夫曼树结点类型 { char data; //字符 int weight; //权值 int parent; //双亲的位置 int lchild; //左孩子的位置 int rchild; //右孩子...

#include <iostream>#include <vector>#include using namespace std;const float INF = numeric_limits<float>：：infinity（）;int main（） { while （true） { try { int n， e; cin >> n >> e; vector<vector<float>> edges（n， vector<float>（n， INF））; for （int i = 0; i < e; ++i） { int a， b， c;cin >> a >> b >> c;边[a][b] = 边[b][a] = c;} // Prim algorithm vector<float> dist（n， INF）;距离[0] = 0;向量<布尔>访问（n，假）;for （int i = 0; i < n; ++i） { // 查找最小距离的顶点 int u = -1; for （int v = 0; v < n; ++v） { if （！visited[v] && （u == -1 || dist[v] < dist[u]）） { u = v; } } visited[u] = true; // update distance for （int v = 0; v < n; ++v） { if （！visited[v]） { dist[v] = min（dist[v]，边[U][v]）;} } } int ans = 0;浮点数min_sum = INF;for （int i = 0; i < n; ++i） { float sum_dist = 0; for （int j = 0; j < n; ++j） { sum_dist += edges[i][j]; } if （sum_dist < min_sum） { min_sum = sum_dist; ans = i; } } cout << ans << endl;} catch （const exception& e） { break; } }返回 0;}帮我把这段代码时间复杂度减小

这段代码的时间复杂度是 $O(n^2)$，其中 $n$ 是顶点的数量。我们可以通过使用堆来优化 Prim 算法的时间复杂度，使其变为 $O(m \log n)$，其中 $m$ 是边的数量。具体来说，我们可以将距离存储在堆中，并在每次更新...

#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<string> using namespace std; const int maxn=5005; short int dp[2][maxn]; int n; string str1; string str2; int lenth1,lenth2; void lcs() { memset(dp,0,sizeof(dp)); lenth1=str1.length();//length返回string中字符的个数 lenth2=str2.length(); int flag=0; for(int i=0; i<=lenth1; i++) { flag=1-flag;//i-1==1-flag,i==flag for(int j=0; j<=lenth2; j++) { if(i==0||j==0) dp[flag][j]=0; else if(str1[i-1]==str2[j-1]) dp[flag][j]=dp[1-flag][j-1]+1; else dp[flag][j]=max(dp[1-flag][j],dp[flag][j-1]); } } } void swapp() { str2=str1; for(int i=0; i<n; i++) str2[i]=str1[n-1-i]; } int main() { cin>>n; cin>>str1; swapp(); lcs(); printf("%d\n",n-max(dp[0][lenth2],dp[1][lenth2])); return 0; }

这是一段C++代码，实现了求解最长回文子序列问题。具体来说，该程序输入一个正整数n和一个字符串str1，然后将字符串str1反转得到字符串str2。接着，使用动态规划算法求解字符串str1和str2的最长公共子序列，最后输出...

#include <iostream> using namespace std; const int maxlen=1001; char str[maxlen]; int cost(int start,int tail)// 普通递归算法 { int x,y; if(start>=tail) return 0; if(str[start]==str[tail]) return cost(start+1,tail-1); x=cost(start+1,tail); y=cost(start,tail-1); if(x>y) return y+1; else return x+1; } int main() { while(scanf("%s",str)!=EOF) { int len; len=strlen(str); cout<<cost(0,len-1); } return 0; }

这段代码实现了一个字符串变为回文串的最小代价算法，使用了普通递归算法。但是，该算法的时间复杂度是指数级别的，对于较长的字符串会非常耗时。如果想提高该算法的效率，可以使用动态规划或记忆化搜索。以下是...

优化代码#include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; const int N=2023; int n,m=0; int f[N][N]; int v[N],w[N]; int main () { cout<<"请输入有几件物品，和最大重量："<<endl; cin>>n>>m; //有几件物品和最大能够承受的重量 for(int i=1;i<=n;i++) { cin>>v[i]>>w[i];//输入重量和他的价值 } for(int i=1;i<=n;i++)//j重量下，前i个物品的最大价值 for(int j=1;j<=m;j++) { if(j<v[j]) //如果能放进去，那么就更新数据 f[i][j]=f[i-1][j]; else //如果放不进去，那么就找前面的数的最大价值！ f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i-1][j-v[i]]+w[i]); } cout<<f[n][m]<<endl;// return 0; }

这段代码是经典的01背包问题的解法，思路正确，但是有一些细节可以进行优化： 1. 声明二维数组f[N][N]，其中N可以开得更小，因为最大重量不一定会达到N。 2. 在输入每个物品的重量和价值时，可以使用cin快速读入，...

#include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 1005; int n, m; int t[MAXN], f[MAXN]; int main() { cout << "请输入作业数和机器数" << endl; cin >> n >> m; cout << "请输入每个作业需要处理的时间" << endl; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> t[i]; } sort(t + 1, t + n + 1); for (int i = 1; i <= n; i++) { int min_time = f[1]; int min_idx = 1; for (int j = 2; j <= m; j++) { if (f[j] < min_time) { min_time = f[j]; min_idx = j; } } f[min_idx] += t[i]; } int ans = f[1]; for (int i = 2; i <= m; i++) { ans = max(ans, f[i]); } cout <<"需要的时间为"<< ans << endl; return 0;流程图

抱歉，我无法显示流程图，但我可以解释一下这段代码的流程。这是一个简单的作业调度问题，需要将n个作业分配给m个机器处理，每个作业需要处理...这段代码的时间复杂度为O(n*m*logn)，其中logn是由于排序操作引起的。

#include <iostream> #include <cstring> using namespace std; const int MAXN = 1005; int dp[MAXN][MAXN]; int main() { string X, Y; cin >> X >> Y; int lenX = X.length(), lenY = Y.length(); memset(dp, 0, sizeof(dp)); for (int i = 1; i <= lenX; i++) { for (int j = 1; j <= lenY; j++) { if (X[i - 1] == Y[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } } for (int i = 1; i <= lenX; i++) { for (int j = 1; j <= lenY; j++) { cout << dp[i][j] << " "; } cout << endl; } return 0; }分析

该算法的时间复杂度为O(lenX * lenY)，\n"); break; } } return 0; } 这个程序使用了结构体来保存学其中lenX和lenY分别为字符串X和Y的长度。该算法可以用于求解两个字符串的最校、项目和获奖记录，其中...

#include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; const int N = 10010; int a[N]; int b[N]; // b[i]表示第i个顾客最少等待时间 void quickSort(int a, int l, int r) { if(l < r) { int i = l, j = r; int num = a[i]; while(i < j) { while(i < j && a[j] >= num) j--; if(i < j) a[i++] = a[j]; while(i < j && a[i] < num) i++; if(i < j) a[j--] = a[i]; } a[i] = num; quickSort(a, l, i-1); quickSort(a, i+1, r); } } int main() { int n; cin >> n; for(int i = 0; i < n; i++) { cin >> a[i]; } int ans = 0; quickSort(a, 0, n-1); b[0] = 0; for(int i = 0; i < n; i++) b[i+1] = b[i] + a[i]; // 第i+1个顾客等待时间应该是第i个顾客等待时间加上a[i] for(int i = n; i >= 0; i--) { ans += b[i]; } cout << 1.0 ans / n << endl; return 0; }进行时间复杂度分析

这段代码的时间复杂度为O(nlogn)，其中n为顾客数量。首先，快速排序的时间复杂度为O(nlogn)，因为每次快排可以将一个区间分成两个，所以需要递归logn次，每次递归的时间复杂度为n。接着，计算每个顾客的等待时间...

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cpp代码-弗洛伊德求最短路径

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; }

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