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-1n−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 11,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 33 种果子,数目依次为 11 , 22 , 99 。可以先将 11 、 22 堆合并,新堆数目为 33 ,耗费体力为 33 。接着,将新堆与原先的第三堆合并,又得到新的堆,数目为 1212 ,耗费体力为 1212 。所以多多总共耗费体力 =3+12=15=3+12=15 。可以证明 1515 为最小的体力耗费值。

输入输出格式

输入格式:

共两行。
第一行是一个整数 n(1\leq n\leq 10000)n(1≤n≤10000) ,表示果子的种类数。

第二行包含 nn 个整数,用空格分隔,第 ii 个整数 a_i(1\leq a_i\leq 20000)ai​(1≤ai​≤20000) 是第 ii 种果子的数目。

输出格式:

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}231 。

输入输出样例

输入样例#1: 复制

3
1 2 9
输出样例#1: 复制

15

说明

对于30%的数据,保证有n \le 1000n≤1000:

对于50%的数据,保证有n \le 5000n≤5000;

对于全部的数据,保证有n \le 10000n≤10000。

题意:

给定n个数,每次合并两个数,就要消耗他们之和的能量。

现在要把这n个数合并成一个,问最少要消耗多少能量。

思路:

贪心。每次取最小的两个数进行合并就行了。

因为n个数中的每一个数都会参与到消耗能量的贡献中,数大的就要让他尽量少的进行合并,也就是说放到后面再合并。

所以用$priority_queue<int, vector<int>, greater<int> >$来维护,每次取出最小的两个数,合并后放回队列中。

 //#include<bits/stdc++.h>
#include<set>
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<cstring>
#include<queue>
#include<stack>
#include<algorithm> using namespace std; int n;
priority_queue<int, vector<int>, greater<int> >que; int main()
{
scanf("%d", &n);
for(int i = ; i < n; i++){
int tmp;
scanf("%d", &tmp);
que.push(tmp);
}
int ans = ;
while(que.size() > ){
int a = que.top();que.pop();
int b = que.top();que.pop();
ans += a + b;
que.push(a + b);
}
//ans += que.top();que.top();
printf("%d\n", ans); return ;
}

洛谷 P1090合并果子【贪心】【优先队列】的更多相关文章

  1. 洛谷P1090——合并果子(贪心)

    https://www.luogu.org/problem/show?pid=1090 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 ...

  2. 洛谷P1090 合并果子【贪心】

    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 ...

  3. 堆学习笔记(未完待续)(洛谷p1090合并果子)

    上次讲了堆,别人都说极其简单,我却没学过,今天又听dalao们讲图论,最短路又用堆优化,问懂了没,底下全说懂了,我???,感觉全世界都会了堆,就我不会,于是我决定补一补: ——————来自百度百科 所 ...

  4. 【洛谷P1090 合并果子】

    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 ...

  5. [NOIP2004] 提高组 洛谷P1090 合并果子

    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 ...

  6. 洛谷P1090 合并果子

    合并果子 题目链接 这个只能用于结构体中 struct item { int val; friend bool operator < (item a,item b) { return a.val ...

  7. 洛谷 p1090 合并果子

    https://www.luogu.org/problemnew/show/P1090 优先队列的经典题目 体现了stl的优越性 #include<bits/stdc++.h> using ...

  8. Java实现 洛谷 P1090 合并果子

    import java.io.BufferedInputStream; import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class ...

  9. 代码源 每日一题 分割 洛谷 P6033合并果子

    ​ 题目链接:切割 - 题目 - Daimayuan Online Judge 数据加强版链接: [NOIP2004 提高组] 合并果子 加强版 - 洛谷 题目描述 有一个长度为 ∑ai 的木板,需要 ...

随机推荐

  1. Vue加载组件、动态加载组件的几种方式

    https://cn.vuejs.org/v2/guide/components.html https://cn.vuejs.org/v2/guide/components-dynamic-async ...

  2. android makefile文件批量拷贝文件的方法

    该方法是shell 和makefile组合使用 wallpapers := $(shell ls packages/apps/hyst_apps/NewBingoLauncher_C/default_ ...

  3. MySQL参数:innodb_flush_log_at_trx_commit 和 sync_binlog

    innodb_flush_log_at_trx_commit 和 sync_binlog 是 MySQL 的两个配置参数,前者是 InnoDB 引擎特有的.之所以把这两个参数放在一起讨论,是因为在实际 ...

  4. R中统计假设检验总结(一)

    先PS一个:考虑到这次的题目本身的特点 尝试下把说明性内容都直接作为备注写在语句中 另外用于说明的部分例子参考了我的教授Guy Yollin在Financial Data Analysis and M ...

  5. 11G新特性 -- 块介质恢复性能增强(block media recovery)

    块介质恢复性能增强(block media recovery) :只是恢复受损的块.不需要将受损的数据文件offline.针对受损的数据块,使用备份中好的数据块进行restore和recover,避免 ...

  6. [docker]docker网络-直接路由模式

    linux namespace连接参考: http://www.cnblogs.com/iiiiher/p/8057922.html docker网络-直接路由模式 参考: https://www.y ...

  7. [k8s]docker calico网络&docker cluster-store

    docker cluster-store选项 etcd-calico(bgp)实现docker夸主机通信 配置calico网络 - 启动etcd etcd --listen-client-urls h ...

  8. lua -- 所有UI组件的基类

    -- 组件行为基础 local Behavior = class("Behavior"); function Behavior:ctor(name) self.owner = ni ...

  9. 【Java】分布式RPC通信框架Apache Thrift 使用总结

    简介 Apache Thrift是Facebook开源的跨语言的RPC通信框架,目前已经捐献给Apache基金会管理,由于其跨语言特性和出色的性能,在很多互联网公司得到应用,有能力的公司甚至会基于th ...

  10. MXNET:多层神经网络

    多层感知机(multilayer perceptron,简称MLP)是最基础的深度学习模型. 多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层(hidden layer).隐藏层位于输入层和输出层 ...