E卷-查找充电设备组合(100分)
查找充电设备组合
问题描述
某个充电站可提供 个充电设备,每个充电设备均有对应的输出功率。任意个充电设备组合的输出功率总和,均构成功率集合 的 1 个元素。功率集合 的最优元素,表示最接近充电站最大输出功率 的元素。
输入格式
输入为 3 行:
- 第 1 行为充电设备个数 。
- 第 2 行为每个充电设备的输出功率。
- 第 3 行为充电站最大输出功率 。
输出格式
输出功率集合 的最优元素。
样例输入 1
4
50 20 20 60
90
样例输出 1
90
样例解释 1
当充电设备输出功率 50、20、20 组合时,其输出功率总和为 90,最接近充电站最大充电输出功率,因此最优元素为 90。
样例输入 2
2
50 40
30
样例输出 2
0
样例解释 2
所有充电设备的输出功率组合,均大于充电站最大充电输出功率 30,此时最优元素值为 0。
数据范围
- 充电设备个数
- 最优元素必须小于或等于充电站最大输出功率
题解
这道题目本质上是一个变形的 0-1 背包问题。
我们需要从给定的充电设备中选择一些,使得它们的总功率最接近但不超过充电站的最大输出功率。
解题思路如下:
-
首先,我们可以使用动态规划来解决这个问题。创建一个数组 dp,其中 表示是否可以达到功率 i。
-
初始化 = true,因为总是可以达到 功率(不选择任何设备)。
-
遍历每个充电设备的功率,对于每个功率 power,更新 dp 数组:
- 如果 为 true,那么 也应该为 true。
-
最后,从 开始向下遍历 dp 数组,找到第一个为 true 的索引,即为最优解。
时间复杂度分析:
- 设充电站最大输出功率为 M,充电设备数量为 N。
- 我们需要遍历每个充电设备(N次),对于每个设备,我们需要更新 dp 数组(最多 M 次)。
- 因此,总的时间复杂度为 O(N * M)。
参考代码
- Python
def solve(n, powers, p_max):
# 初始化dp数组,dp[i]表示是否可以达到功率i
dp = [False] * (p_max + 1)
dp[0] = True # 总是可以达到0功率
# 遍历每个充电设备的功率
for power in powers:
# 从大到小遍历,避免重复计算
for i in range(p_max, power - 1, -1):
if dp[i - power]:
dp[i] = True
# 从p_max开始向下查找第一个为True的索引
for i in range(p_max, -1, -1):
if dp[i]:
return i
return 0 # 如果没有找到合适的组合,返回0
# 读取输入
n = int(input())
powers = list(map(int, input().split()))
p_max = int(input())
# 计算并输出结果
result = solve(n, powers, p_max)
print(result)
- C
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>
int solve(int n, int* powers, int p_max) {
// 动态分配内存给dp数组
bool* dp = (bool*)calloc(p_max + 1, sizeof(bool));
dp[0] = true; // 总是可以达到0功率
// 遍历每个充电设备的功率
for (int j = 0; j < n; j++) {
for (int i = p_max; i >= powers[j]; i--) {
if (dp[i - powers[j]]) {
dp[i] = true;
}
}
}
// 从p_max开始向下查找第一个为true的索引
for (int i = p_max; i >= 0; i--) {
if (dp[i]) {
free(dp); // 释放动态分配的内存
return i;
}
}
free(dp); // 释放动态分配的内存
return 0; // 如果没有找到合适的组合,返回0
}
int main() {
int n, p_max;
scanf("%d", &n);
int* powers = (int*)malloc(n * sizeof(int));
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