[BZOJ4800][Ceoi2015]Ice Hockey World Championship (meet in the middle) 题面 BZOJ 洛谷 题解 裸题吧,顺手写一下... #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define ll long long inline ll read() { ll x=0;bool t=false;ch…

[bzoj4800]: [Ceoi2015]Ice Hockey World Championship N<=40所以如果直接dfs背包会TLE 考虑Meet-in-the-middle 如果把N个物品分成前后A B两段分别背包 分别在A B中可行的方案的花费记录在a b中 答案就是a[i]+b[j]<=M的个数 把a b排序 然后序列就是单调的了 两个指针扫一遍就好了 /* http://www.cnblogs.com/karl07/ */ #include <cstdlib>…

[BZOJ4800][Ceoi2015]Ice Hockey World Championship Description 有n个物品,m块钱,给定每个物品的价格,求买物品的方案数. Input 第一行两个数n,m代表物品数量及钱数 第二行n个数,代表每个物品的价格 n<=40,m<=10^18 Output 一行一个数表示购买的方案数 (想怎么买就怎么买,当然不买也算一种) Sample Input 5 1000 100 1500 500 500 1000 Sample Output 8 题…

题目描述 有n个物品,m块钱,给定每个物品的价格,求买物品的方案数. 输入 第一行两个数n,m代表物品数量及钱数 第二行n个数,代表每个物品的价格 n<=40,m<=10^18 输出 一行一个数表示购买的方案数 (想怎么买就怎么买,当然不买也算一种) 样例输入 5 1000 100 1500 500 500 1000 样例输出 8 题解 裸的折半搜索meet-in-the-middle 由于直接爆搜肯定会TLE,考虑把整个序列分成左右两部分,对于每部分求出它所有可以消耗钱数的方案.然后考虑左右…

[CEOI2015 Day2]世界冰球锦标赛 题目描述 译自 CEOI2015 Day2 T1「Ice Hockey World Championship」 今年的世界冰球锦标赛在捷克举行.\(Bobek\) 已经抵达布拉格,他不是任何团队的粉丝,也没有时间观念.他只是单纯的想去看几场比赛.如果他有足够的钱,他会去看所有的比赛.不幸的是,他的财产十分有限,他决定把所有财产都用来买门票. 给出 \(Bobek\) 的预算和每场比赛的票价,试求:如果总票价不超过预算,他有多少种观赛方案.如果存在以其…

4800: [Ceoi2015]Ice Hockey World Championship Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 622  Solved: 311[Submit][Status][Discuss] Description 有n个物品,m块钱,给定每个物品的价格,求买物品的方案数.   Input 第一行两个数n,m代表物品数量及钱数 第二行n个数,代表每个物品的价格 n<=40,m<=10^18   Output 一行一…

Description 有n个物品,m块钱,给定每个物品的价格,求买物品的方案数. Input 第一行两个数n,m代表物品数量及钱数 第二行n个数,代表每个物品的价格 n<=40,m<=10^18 Output 一行一个数表示购买的方案数 (想怎么买就怎么买,当然不买也算一种) Sample Input 5 1000 100 1500 500 500 1000 Sample Output 8 正解:$meet \ in  \ the \ middle$. 比较裸的$meet \ in  \ t…

BZOJ_4800_[Ceoi2015]Ice Hockey World Championship_双指针 Description 有n个物品,m块钱,给定每个物品的价格,求买物品的方案数. Input 第一行两个数n,m代表物品数量及钱数 第二行n个数,代表每个物品的价格 n<=40,m<=10^18 Output 一行一个数表示购买的方案数 (想怎么买就怎么买,当然不买也算一种) Sample Input 5 1000 100 1500 500 500 1000 Sample Output…

在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化问题的方法,不…

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