数据结构----堆----合并果子
2016-10-03 11:40
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一、题目描述
合并果子(fruit)
题目描述
在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆。 多多决定把所有的果子合成一堆。每一次合并,多多可以把两堆果子合并到一起,消耗的体力等于两堆果子的重量之和。可以看出,所有的果子经过n-1次合并之后,就只剩下一堆了。多多在合并果子时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。因为还要花大力气把这些果子搬回家,所以多多在合并果子时要尽可能地节省体力。 假定每个果子重量都为1,并且已知果子的种类数和每种果子的数目,你的任务是设计出合并的次序方案,使多多耗费的体力最少,并输出这个最小的体力耗费值。例如有3种果子,数目依次为1,2,9。可以先将
1、2堆合并,新堆数目为3,耗费体力为3。接着,将新堆与原先的第三堆合并,又得到新的堆,数目为12,耗费体力为 12。所以多多总共耗费体力=3+12=15。可以证明15为最小的体力耗费值。
输入
第1行:一个整数n(1≤n≤10000),表示果子的种类数。第2行:包含n个整数,用空格分隔,第i个整数ai(1≤ai≤20000)是第i种果子的数目。
输出
一行只包含一个整数,也就是最小的体力耗费值。输入数据保证这个值小于2^31。
样例输入
3
1 2 9
样例输出
15
二、分析
这一道题有点像动态规划的“合并石子”,但是合并石子只能合并相邻的两堆,这一道题可以合并任意两堆。
从总体思路来讲,我们应该先合并数量最小的两堆,就要先进行一次排序(建议用:堆排序,归并排序和快速排序)
就题目来说,尽量用堆排序,因为每次果子合并之后,又要把合并后的数据重新进行排序。
所以这一道题用堆排序就可以快速处理新数据。
法1:在原数组中直接进行合并,合并后就把后面的数据向前移动,移动了之后把长度减1,再进行快速排序。
但这种算法果断超时,因为数据的大小在10000以内,大量地移动数据和多次进行排序,就消耗了许多时间。
以下的代码超时了7个点:
法2:用堆排序之后,把前面的两个数get()出来,再加起来,把两个数的和put()进去,进行一次堆的维护。然后再把
前两个数get()出来...(重复以上操作),该算法比较简单,复杂度较低,速度快。(建议用此方法)
法3:运用优先队列中优先的顺序来进行排序,做法和上面的方法差不多,但是速度比上面的方法慢一些,
因为优先队列要保证所有的数据都按照优先的顺序排列,而堆只需要保证顶层数据(即第一个数据)最优就可以了。
合并果子(fruit)
题目描述
在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆。 多多决定把所有的果子合成一堆。每一次合并,多多可以把两堆果子合并到一起,消耗的体力等于两堆果子的重量之和。可以看出,所有的果子经过n-1次合并之后,就只剩下一堆了。多多在合并果子时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。因为还要花大力气把这些果子搬回家,所以多多在合并果子时要尽可能地节省体力。 假定每个果子重量都为1,并且已知果子的种类数和每种果子的数目,你的任务是设计出合并的次序方案,使多多耗费的体力最少,并输出这个最小的体力耗费值。例如有3种果子,数目依次为1,2,9。可以先将
1、2堆合并,新堆数目为3,耗费体力为3。接着,将新堆与原先的第三堆合并,又得到新的堆,数目为12,耗费体力为 12。所以多多总共耗费体力=3+12=15。可以证明15为最小的体力耗费值。
输入
第1行:一个整数n(1≤n≤10000),表示果子的种类数。第2行:包含n个整数,用空格分隔,第i个整数ai(1≤ai≤20000)是第i种果子的数目。
输出
一行只包含一个整数,也就是最小的体力耗费值。输入数据保证这个值小于2^31。
样例输入
3
1 2 9
样例输出
15
二、分析
这一道题有点像动态规划的“合并石子”,但是合并石子只能合并相邻的两堆,这一道题可以合并任意两堆。
从总体思路来讲,我们应该先合并数量最小的两堆,就要先进行一次排序(建议用:堆排序,归并排序和快速排序)
就题目来说,尽量用堆排序,因为每次果子合并之后,又要把合并后的数据重新进行排序。
所以这一道题用堆排序就可以快速处理新数据。
法1:在原数组中直接进行合并,合并后就把后面的数据向前移动,移动了之后把长度减1,再进行快速排序。
但这种算法果断超时,因为数据的大小在10000以内,大量地移动数据和多次进行排序,就消耗了许多时间。
以下的代码超时了7个点:
<span style="font-size:18px;">#include<cstdio> #include<functional> #include<algorithm> using namespace std; int a[10005],q,n,b[10005]; void put(int k) { a[q++]=k; //push_heap(a,a+q); push_heap(a,a+q,greater<int>()); } int get() { //pop_heap(a,a+w); pop_heap(a,a+q,greater<int>()); return a[--q]; } int main() { //freopen("fruit.in","r",stdin); //freopen("fruit.out","w",stdout); int i,j,x,n,sum=0; scanf("%d",&n); for(i=0;i<n;i++){ scanf("%d",&x); put(x); } for(i=0;i<n;i++) b[i]=get(); for(;n>1;){ b[0]=b[0]+b[1]; sum+=b[0]; for(j=1;j<n;j++){ b[j]=b[j+1]; } n--; sort(b,b+n); } printf("%d",sum); }</span>
法2:用堆排序之后,把前面的两个数get()出来,再加起来,把两个数的和put()进去,进行一次堆的维护。然后再把
前两个数get()出来...(重复以上操作),该算法比较简单,复杂度较低,速度快。(建议用此方法)
#include<cstdio> #include<functional> #include<algorithm> using namespace std; int a[10005],q,n,b[10005]; void put(int k) { a[q++]=k; //push_heap(a,a+q); push_heap(a,a+q,greater<int>()); } int get() { //pop_heap(a,a+w); pop_heap(a,a+q,greater<int>()); return a[--q]; } int main() { //freopen("fruit.in","r",stdin); //freopen("fruit.out","w",stdout); int i,x,n,sum=0; scanf("%d",&n); for(i=0;i<n;i++){ scanf("%d",&x); put(x); } for(i=0;i<n-1;i++){ x=get()+get(); sum+=x; put(x); } printf("%d",sum); }
法3:运用优先队列中优先的顺序来进行排序,做法和上面的方法差不多,但是速度比上面的方法慢一些,
因为优先队列要保证所有的数据都按照优先的顺序排列,而堆只需要保证顶层数据(即第一个数据)最优就可以了。
#include<cstdio> #include<queue> #include<algorithm> using namespace std; priority_queue<int,vector<int>,greater<int> >h; int main() { freopen("fruit2.in","r",stdin); freopen("fruit2.out","w",stdout); int i,x,n,y,sum=0; scanf("%d",&n); for(i=0;i<n;i++){ scanf("%d",&x); h.push(x); } for(i=0;i<n-1;i++){ x=h.top(); h.pop(); y=h.top(); h.pop(); sum+=x+y; h.push(x+y); } printf("%d",sum); }
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