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2.2 KiB
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AcWing
430
. 纪念品分组
(贪心,排序) O(nlogn)
直觉上讲,分组的时候应该尽可能让每一组的价值之和大一些。
由此得到如下算法:
将所有物品按价值排序;
从小到大枚举每个物品,每次给当前物品找一个价值尽可能大的且总价值没有超过上限的“同伴物品”,将两个物品分在一组,这一步可以使用双指针算法优化到 O(n)
。
这样求出的组数就是最小值。
下面给出证明。这里可以使用 调整法:
假设最优解的分组方式和由上述算法得到的分组方式不同。那么我们考虑从后往前第一个分组不同的数,记为 a
,假设由上述算法得到的“同伴物品”是 b
,那么:
如果在最优解中,a
单独一组,那么可以直接将 b
从原组中取出,和 a
放在一起,这样并没有增加组数;
如果在最优解中,a
和 c
放在一起,由上述算法可知,c≤b
,那么我们可以将 b
和 c
所在位置交换,交换后两组的价值之和都没有超过上限,且这样也没有增加组数。
因此通过上述调整,我们可以在不增加组数的情况下,将最优解的分组方式调整成和上述算法相同,且这样的调整方式可以一直进行下去,直到两个方案相同为止。 因此我们可以在不增加组数的情况下,将最优解的方案调整成上述算法得到的方案,因此上述算法可以得到最优解。
时间复杂度
排序是算法瓶颈,因此时间复杂度是 O(nlogn)
。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 30010;
int n, m;
int w[N];
int main() {
// m:每组纪念品价格之和的上限
// n:购来的纪念品的总件数
cin >> m >> n;
for (int i = 0; i < n; i++) cin >> w[i]; // 表示所对应纪念品的价格
// 将价格由小到大排序
sort(w, w + n);
int res = 0;
// 双指针对撞
for (int i = 0, j = n - 1; i <= j; j--) {
if (w[i] + w[j] <= m) i++;
res++;
}
cout << res << endl;
return 0;
}