双色马

题目:http://www.razxhoi.com/mod/programming/view.php?id=5419
【题目描述】双色马(Binhorse.cpp/c/pas)URAL 1167

邪狼负责管理所有的战马,每天,他放出所有战马,任它们奔跑嬉戏。到了晚上,邪狼把所有马带回马厩,邪狼把它们排在一条直线上然后跟着他回厩。由于马儿们很累,邪狼尽量不让它们移动。所以他发明了一个算法:他把前P1匹马放在第一个马厩,下面P2只马放在第二个马厩,等等,而且,他不想K个马厩任何一个是空的,并且没有马被留在外边。邪狼有黑白两种颜色的马,两种颜色的马相处不好。如果有i匹黑马和j匹白马同在一个马厩中,那么这个马厩的忧愁系数为i×j。总忧愁系数是所有马厩忧愁系数的和。恢愁系数过大会表现在马儿互相打架或者马儿彻夜长嘶,这会引起修罗王的不满,邪狼可能要被惩罚,后果您也可以想象出来,很严重的!故请决定一种方法把N匹马放进K个马厩使得总忧愁系数最小。

【输入格式】
第一行是N(1≤N≤500)和K(1≤K≤N),下面N行有N个数第i行是第i只马的颜色,1代表黑色,0代表白色。

【输出格式】
最小的总忧愁系数。

【输入样例】
6 3
1
1
0
1
0
1
【输出样例】
2

【样例说明】
将前2匹马放在第一个马厩,下面3匹马放在第二个马厩,最后一匹马放在第三个马厩。

【时间限制】
1秒

【内存限制】
16MB

题解:这是一道经典的动态规划问题,我们可以用dp[i][l]来表示前i匹马放进l个马厩,由于只有两种马,可以用sum[i]表示前i匹马有多少匹黑色的,白色的就是i-sum[i]个,j表示从l-1到i-1中马的摆放位置,则zhea转移方程dp[i][l]=min(dp[i][l],dp[j][l-1]+(j+1到i的黑马数*j+1到i的白马数)。

#include <bits/stdc++.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
int n,k,a[505],sum[505],dp[505][505],b[505][505];
int main()
{
    ios::sync_with_stdio(0),cin.tie(0);
    freopen("Binhorse.in","r",stdin);
    freopen("Binhorse.out","w",stdout);
    int i,j,l;
    cin>>n>>k;
    memset(dp,127/3,sizeof(dp));
    for(i=1; i<=n; i++)
    {
        cin>>a[i];
        sum[i]=sum[i-1]+a[i];//一个时手动求
        dp[i][1]=sum[i]*(i-sum[i]);
    }

    for(l=2; l<=k; l++)
    {
        for(i=l; i<=n; i++)
        {
            for(j=l-1; j<i; j++)
            {
                dp[i][l]=min(dp[i][l],dp[j][l-1]+(sum[i]-sum[j])*(i-j-sum[i]+sum[j]));//白马数为j+1到i的个数-黑马数。
            }
        }
    }
    cout<<dp[n][k]<<endl;
    return 0;
}
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一拳打爆地球66:我TM没看错吧,50块一天还985、211研究生优先?那个**会去?
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05-12 10:10
已编辑
门头沟学院 人工智能
写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂,&quot;又一个收割焦虑的转行帖&quot;;另一方面是看了太多用&nbsp;GPT&nbsp;套娃出来的「学习路线」文章,AI&nbsp;味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑,时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转&nbsp;AI,或者已经在转的路上,希望能给点参考。&nbsp;一个反共识的开场:你以为进&nbsp;OpenAI&nbsp;的人都是博士?&nbsp;先讲个故事,跟我没关系,但跟所有想转&nbsp;AI&nbsp;的人都有关系。&nbsp;OpenAI&nbsp;的&nbsp;Sora&nbsp;团队(就是搞文生视频那个)一共&nbsp;13&nbsp;个人。这里面有两个人特别有意思:&nbsp;Will&nbsp;DePue,密歇根大学计算机系,直接辍学了。17...
_hengheng:我也本,也算是做ai相关,我最开始感觉做ai工程师有多么多么困难,后来发现懂了原理后整体训练完全可以看成一个流程化的内容,开源方案太多了,大多基本都是按着模子在自家业务上做各种操作,就算是大厂的小部门也没那么多资源去训基模,反而更多的是像怎么把技术往业务方向靠近了,不过当前时代如果本科学历没那么好加上自己执行力不是特别强还真不建议走ai工程师这条路,可以试试其他ai的偏业务方向,不然校招不太好杀出来
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