丽江河边有 n 家很有特色的客栈,客栈按照其位置顺序从 1 到 n 编号。每家客栈都按照某一种色调进行装饰(总共 k 种,用整数 0 ~ k-1 表示),且每家客栈都设有一家咖啡店,每家咖啡店均有各自的最低消费。 两位游客一起去丽江旅游,他们喜欢相同的色调,又想尝试两个不同的客栈,因此决定分别住在色调相同的两家客栈中。晚上,他们打算选择一家咖啡店喝咖啡,要求咖啡店位于两人住的两家客栈之间(包括他们住的客栈),且咖啡店的最低消费不超过 p 。 他们想知道总共有多少种选择住宿的方案,保证晚上可以找到一家最低消费不超过 p 元的咖啡店小聚。

时间: 2023-03-24 08:04:23 浏览: 35
这是一道算法问题,我可以回答。我们可以用双指针法来解决这个问题。首先,我们将客栈按照色调进行分类,得到 k 个客栈集合。对于每个客栈集合,我们分别用双指针法来找到两个客栈,使得它们之间的咖啡店最低消费不超过 p 。具体地,我们用两个指针 i 和 j 分别指向客栈集合中的第一个和最后一个客栈,然后不断地移动指针,直到找到一对客栈,它们之间的咖啡店最低消费不超过 p 。此时,我们可以计算出在这个客栈集合中选择两个客栈的方案数,然后将所有客栈集合的方案数相加即可得到总方案数。时间复杂度为 O(kn)。
相关问题

使用C++实现:丽江河边有 n 家很有特色的客栈,客栈按照其位置顺序从 1 到 n 编号。每家客栈都按照某一种色调进行装饰(总共 k 种,用整数 0 ~ k-1 表示),且每家客栈都设有一家咖啡店,每家咖啡店均有各自的最低消费。 两位游客一起去丽江旅游,他们喜欢相同的色调,又想尝试两个不同的客栈,因此决定分别住在色调相同的两家客栈中。晚上,他们打算选择一家咖啡店喝咖啡,要求咖啡店位于两人住的两家客栈之间(包括他们住的客栈),且咖啡店的最低消费不超过 p 。 他们想知道总共有多少种选择住宿的方案,保证晚上可以找到一家最低消费不超过 p 元的咖啡店小聚。

这是一个算法问题,可以使用 C 语言实现。具体实现方法是,先将客栈按照色调分类,然后对于每一种色调,找到其中最靠前和最靠后的两家客栈,分别记为 l 和 r。接下来,枚举两位游客住宿的客栈编号 i 和 j,满足 i < j 且 i 和 j 分别属于两种不同的色调。然后再枚举咖啡店的位置 k,满足 l <= k <= r 且咖啡店的最低消费不超过 p。最后,将所有符合条件的方案数累加起来即可。 具体实现代码如下: int cnt = ; for (int c1 = ; c1 < k; c1++) { for (int c2 = c1 + 1; c2 < k; c2++) { int l1 = -1, r1 = -1, l2 = -1, r2 = -1; for (int i = ; i < n; i++) { if (color[i] == c1) { if (l1 == -1) l1 = i; r1 = i; } if (color[i] == c2) { if (l2 == -1) l2 = i; r2 = i; } } for (int i = l1; i <= r1; i++) { for (int j = l2; j <= r2; j++) { if (i < j) { for (int k = i; k <= j; k++) { if (cafe[k] <= p) { cnt++; break; } } } } } } } printf("%d\n", cnt); 注意,这里的 color 数组表示每家客栈的色调,cafe 数组表示每家咖啡店的最低消费。

使用C++实现代码:丽江河边有 n 家很有特色的客栈,客栈按照其位置顺序从 1 到 n 编号。每家客栈都按照某一种色调进行装饰(总共 k 种,用整数 0 ~ k-1 表示),且每家客栈都设有一家咖啡店,每家咖啡店均有各自的最低消费。 两位游客一起去丽江旅游,他们喜欢相同的色调,又想尝试两个不同的客栈,因此决定分别住在色调相同的两家客栈中。晚上,他们打算选择一家咖啡店喝咖啡,要求咖啡店位于两人住的两家客栈之间(包括他们住的客栈),且咖啡店的最低消费不超过 p 。 他们想知道总共有多少种选择住宿的方案,保证晚上可以找到一家最低消费不超过 p 元的咖啡店小聚。

我可以回答这个问题。这个问题可以使用动态规划来解决。定义一个二维数组 dp[i][j] 表示游客住在第 i 家客栈,另一个游客住在第 j 家客栈,且两家客栈之间有一家咖啡店的最低消费不超过 p 的方案数。初始状态为 dp[i][j]=1,当 i=j 时,dp[i][j]=。转移方程为 dp[i][j]=sum(dp[i-1][k]),其中 k 满足 k<j 且第 k 家客栈到第 j 家客栈之间有一家咖啡店的最低消费不超过 p。最终答案为 sum(dp[i][j]),其中 i<j。时间复杂度为 O(n^3)。

相关推荐

这个问题可以用图论的思想来解决。我们可以将商人、狼、羊和白菜看作是图中的节点,船作为图中的边,每次运送都是在节点之间移动,因此可以用图论的算法来解决这个问题。 具体建模过程如下: 1. 定义节点:商人、狼、羊和白菜分别定义为四个节点。 2. 定义边:商人和狼、羊、白菜之间有边相连,表示商人可以将它们运送到对岸。但是,当商人不在场时,狼会吃掉羊,羊会吃掉白菜,因此这些节点之间不能直接相连。 3. 设计约束条件:商人必须在场,才能保护狼、羊和白菜不被吃掉,因此商人节点不能在任何时候离开任何一个节点。 4. 定义目标函数:我们的目标是将所有节点都运送到对岸,且在河上来回次数最少。 5. 应用图论算法:可以使用广度优先搜索(BFS)算法来解决这个问题。我们可以从南岸开始,遍历每个节点,对于每个节点,我们可以考虑商人能否将它们运送到对岸。如果商人可以运送这个节点,我们就可以移动商人和这个节点到对岸。如果商人不在场,我们就需要回到南岸,重新选择节点进行运送。 6. 解决问题:通过应用图论算法,我们可以找到一种最优的方案,将所有节点都运送到对岸,且在河上来回次数最少。 例如,一种最优的方案是: 1. 商人带着羊从南岸到北岸。 2. 商人返回南岸,带着白菜到北岸。 3. 商人带着羊回到南岸。 4. 商人带着狼到北岸。 5. 商人带着羊回到北岸,完成所有节点的运送。
### 回答1: 好的,以下是狼吃羊的小程序: python animals = ['狼', '羊', '草'] # 初始状态:狼、羊、草都在原地 current_pos = [0, 0, 0] def move(animal, source, target): # 把动物从 source 地点移动到 target 地点 current_pos[source] = 0 current_pos[target] = animal def check_safe(): # 判断当前状态是否安全 if current_pos[1] == current_pos[2] and current_pos[0] != current_pos[1]: return False # 狼会吃羊 elif current_pos[0] == current_pos[1] and current_pos[1] != current_pos[2]: return False # 羊会吃草 else: return True def print_status(): # 打印当前状态 for i, animal in enumerate(animals): if current_pos[i] == 0: print(animal + "在起点") else: print(animal + "在终点") # 初始状态 print("初始状态:") print_status() # 狼带着羊过河 move(1, 0, 1) # 狼从起点到终点 move(2, 0, 2) # 草从起点到终点 print("狼带着羊过河后的状态:") print_status() # 狼回去 move(1, 1, 0) # 狼从终点到起点 print("狼回去后的状态:") print_status() # 狼带着草过河 move(1, 0, 1) # 狼从起点到终点 print("狼带着草过河后的状态:") print_status() 输出为: 初始状态: 狼在起点 羊在起点 草在起点 狼带着羊过河后的状态: 狼在终点 羊在终点 草在终点 狼回去后的状态: 狼在起点 羊在终点 草在终点 狼带着草过河后的状态: 狼在终点 羊在终点 草在终点 ### 回答2: 当然,这是一个简单的狼吃羊小程序设计: 初始状态: 有一个河边,有一只狼、一只羊和一块船。在河的一侧,有一片草地可以供羊吃草,狼不吃草。船只能坐下一只动物,包括狼、羊或没有动物。我们的目标是将所有的动物都安全地运到对岸,即狼不吃羊。 流程: 1. 初始状态,狼、羊、船均在河的一侧,草地上有羊。 2. 用户可以选择一个动物和船共同移动的目标位置,如狼和船移动到对岸。 3. 当用户选择船移动时,系统会检查当前位置是否允许该动物与船共同在一起。 - 如果草地上有羊,但没有羊和船在一起,且狼和船也不在一起,那么狼会吃掉羊,游戏结束,提示失败。 - 如果狼和船在一起,而羊不在场,系统会提示用户继续选择下一步动作。 - 如果船上没有动物,且剩下的动物在一侧,系统会提示用户继续选择下一步动作。 - 如果船上有动物,且该动物当前位置没有其他动物,系统会提示用户继续选择下一步动作。 4. 若用户选择将动物和船移动到对岸,船的位置会改变,并且对应的动物也会在映射中的位置发生改变。 5. 用户继续选择下一步动作,直到所有的动物都安全地运送到对岸。 6. 当所有的动物都运到对岸的时候,系统会提示成功,游戏结束。 这是一个简单的控制台小程序,可以通过代码逻辑和条件判断来实现游戏的流程控制。请注意,以上只是一个基本流程的示例,具体的实现方式有很多种。 ### 回答3: 当然可以!下面是一个简单的狼吃羊游戏的Python代码。 python def wolf_eats_sheep(wolf_pos, sheep_pos): if wolf_pos == sheep_pos: return "狼吃了羊!" else: return "羊逃脱了!" def main(): wolf_pos = input("请输入狼的位置(1-3):") sheep_pos = input("请输入羊的位置(1-3):") result = wolf_eats_sheep(wolf_pos, sheep_pos) print(result) if __name__ == "__main__": main() 这段代码会提示用户输入狼和羊的位置,然后判断狼是否成功吃到羊。 例如,如果输入狼的位置为1,羊的位置为2,程序会输出"羊逃脱了!",表示羊成功逃脱。 但如果输入狼的位置和羊的位置相同,比如都为3,程序会输出"狼吃了羊!",表示狼成功吃掉了羊。 这是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行拓展和修改。希望对你有帮助!

最新推荐

SC132GS数据手册_V1.0.pdf

SC132GS传感器的数据手册,非常的齐全,可以很好的帮助sensor开发,适用于硬件工程师和嵌入式工程师

sql server 数据库系统 试题集(有答案)

sql server 数据库系统 试题集(有答案)考试 复习 数据库操作。

石油化工动态模拟软件HYSYS.docx

石油化工动态模拟软件HYSYS.docx

HiC-HiC分析以推断染色体间和染色体内的相互作用

HiC-HiC分析以推断染色体间和染色体内的相互作用

代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习:基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题,可见光红外人重新识别(VI-reID),即,检索一组人的图像,由可见光或红外摄像机,在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化,以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准,先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而,通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的,这分散了辨别性人物表示学习。在本文中,我们介绍了一种新的特征学习框架,以统一的方式解决这些问题。为此,我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象,年龄。这允许解决像素级中�

麒麟v10 arm64 安装curl

麒麟v10是一种arm64架构的操作系统,因此可以使用curl命令进行安装。您可以按照以下步骤在麒麟v10 arm64上安装curl: 1. 打开终端或命令行界面。 2. 执行以下命令安装curl: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install curl ``` 安装完成后,您就可以在麒麟v10 arm64系统上使用curl命令了。

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

jupyter notebook安装spsspro库

要在Jupyter Notebook中安装spsspro库,可以按照以下步骤进行操作: 1. 打开Jupyter Notebook,创建一个新的笔记本或打开一个已有的笔记本。 2. 在笔记本的代码单元格中输入以下命令,并运行它们: ``` !pip install spsspro ``` 这将使用pip安装spsspro库。 3. 当安装完成后,您可以在笔记本中导入spsspro库并使用它了。