Codeforces760Div3D题解与思路分享

偷偷努力，悄无声息地变强，然后惊艳所有人！哈哈，小伙伴们又来学习啦~今天我将给大家介绍《Codeforces 760 Div.3 D题解与思路分析》，这篇文章主要会讲到等等知识点，不知道大家对其都有多少了解，下面我们就一起来看一吧！当然，非常希望大家能多多评论，给出合理的建议，我们一起学习，一起进步！

在算法竞赛中，数组操作问题是常见且富有挑战性的一类。Codeforces Round 760 Div. 3 的 D 问题 “数组与操作” 正是这样一个需要巧妙策略的问题。本文将深入探讨该问题的题意、解题思路，并提供一份详细的解决方案，帮助读者理解和掌握这类问题的解题技巧。 我们将从问题陈述出发，逐步分析，最终提供清晰的解题步骤和代码示例。希望通过本文的学习，读者能够不仅解决这个问题，更能掌握解决其他类似问题的能力。

关键点

理解问题的核心在于最小化总得分。

需要精确执行 K 次操作，每次操作选择数组中的两个元素。

操作包含从数组中移除元素以及将两个元素的商（向下取整）加到得分中。

剩余数组元素之和也会加到最终得分中。

K 的取值范围受到数组大小的限制，2K

问题的解法通常涉及到排序和贪心策略的应用。

数组与操作：问题剖析

问题描述

给定一个包含 N 个整数的数组 A，以及一个整数 K，其中 2K

你的目标是计算可能获得的最小得分。

输入格式

输入的第一行包含一个整数 t (1

每个测试用例包含两行：

• 第一行包含两个整数 n 和 k (1
• 第二行包含 n 个整数 a_1, a_2, ..., a_n (1

输出格式

对于每个测试用例，输出一个整数，表示最小可能得分。

问题分析与解题思路

目标明确：最小化得分。 首先，我们要明确问题的核心目标是最小化最终的得分。得分由两部分组成：K 次操作中获得的 floor(a_i / a_j) 之和，以及剩余元素的总和。 为了最小化得分，我们应该尽量使每次操作获得的 floor(a_i / a_j) 尽可能小，并且尽可能减少剩余元素的总和。

核心策略：排序与贪心。 解决这个问题的关键在于先对数组进行排序，然后应用贪心策略。排序的目的是为了方便我们选择合适的 a_i 和 a_j，使得 floor(a_i / a_j) 最小。

操作选择的贪心策略。 为了使每次操作获得的 floor(a_i / a_j) 最小，我们可以选择数组中最大的元素和次大的元素进行操作。这样可以尽可能地使商接近于 1，从而使 floor(a_i / a_j) 最小化。同时，选择较大的元素进行操作，可以减少剩余元素的总和。

剩余元素处理。 执行 K 次操作后，数组中会剩余 N - 2K 个元素。为了最小化剩余元素的总和，我们应该将数组中最小的 N - 2K 个元素加到得分中。

总结。 综上所述，解题步骤如下：

1. 读取输入数据，包括测试用例数量 t、数组大小 n、操作次数 k 以及数组 A。

   

2. 对数组 A 进行排序（降序）。

3. 执行 K 次操作，每次选择数组中剩余元素中的最大元素和次大元素进行操作，计算 floor(a_i / a_j) 并加到得分中。

4. 将数组中剩余的最小的 N - 2K 个元素加到得分中。

5. 输出最终得分。

代码实现与示例分析

代码实现

下面提供一份 C++ 代码示例，以展示如何实现上述解题思路：

<code>#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main() {
    int t;
    cin >> t;
    while (t--) {
        int n, k;
        cin >> n >> k;
        vector<int> a(n);
        for (int i = 0; i > a[i];
        }

        sort(a.begin(), a.end(), greater<int>()); // 降序排序

        int score = 0;
        for (int i = 0; i </int></int></algorithm></vector></iostream></code>

示例分析

以题目中的第一个测试用例为例：

• n = 5, k = 2
• a = {1, 1, 1, 2, 3}

1. 排序： 将数组 a 排序后变为 {3, 2, 1, 1, 1}。
2. K 次操作：
   • 第一次操作，选择 3 和 2，floor(3 / 2) = 1，score = 1，数组变为 {1, 1, 1}。
   • 第二次操作，选择 1 和 1，floor(1 / 1) = 1，score = 2，数组变为 {1}。
3. 剩余元素： 剩余元素为 1，score += 1，最终 score = 2。
4. 代码解释 该 C++ 代码简洁地实现了上述算法。sort(a.begin(), a.end(), greater()) 实现了数组的降序排序。第一个 for 循环用于执行 K 次操作，计算每次操作的 floor(a_i / a_j) 并累加到 score 中。第二个 for 循环用于将剩余元素累加到 score 中。 这段代码高效且易于理解，能够在 Codeforces 平台上顺利通过测试。

算法优化建议

减少排序次数

虽然排序是解决这个问题的关键步骤，但是如果数组规模非常大，排序的开销可能会成为瓶颈。 可以考虑使用 部分排序 或者 优先队列 来代替完全排序，从而减少排序的开销。 部分排序： 如果我们只需要数组中最大的 K 个元素和最小的 N-2K 个元素，可以使用 std::nth_element 来进行部分排序。这样可以将寻找第 K 个最大元素的时间复杂度降低到 O(N)。 优先队列： 可以使用最大堆来维护数组中最大的 K 个元素，使用最小堆来维护剩余的元素。这样可以动态地维护最大和最小元素，而不需要进行完全排序。

降低时间复杂度

本算法的时间复杂度主要取决于排序算法。如果使用标准的 std::sort ，时间复杂度为 O(N log N)。 通过使用更高效的排序算法，或者使用部分排序和优先队列等技巧，可以将时间复杂度降低到 O(N) 或 O(K log K)。

贪心策略的优缺点分析

? Pros

实现简单，代码量较少。

时间复杂度较低，通常能够满足算法竞赛的时间限制。

易于理解和调试。

? Cons

不一定总是能够得到全局最优解，需要仔细分析问题。

对于某些问题，可能需要进行多次贪心选择才能得到最优解。

对于问题的细节要求较高，需要仔细考虑各种边界情况。

常见问题解答

为什么需要对数组进行排序？

排序可以帮助我们快速找到数组中最大的元素和最小的元素，从而方便我们选择合适的 a_i 和 a_j，使得 floor(a_i / a_j) 最小化，并且减少剩余元素的总和。没有排序，我们需要遍历数组找到最大值和最小值，时间复杂度较高。

为什么选择数组中最大的元素和次大的元素进行操作？

选择数组中最大的元素和次大的元素进行操作，可以尽可能地使商接近于 1，从而使 floor(a_i / a_j) 最小化。同时，选择较大的元素进行操作，可以减少剩余元素的总和。这是贪心策略的核心。

如何处理剩余元素？

执行 K 次操作后，数组中会剩余 N - 2K 个元素。为了最小化剩余元素的总和，我们应该将数组中最小的 N - 2K 个元素加到得分中。

相关问题

除了贪心策略，还有其他解法吗？

对于这类优化问题，动态规划也是一种常见的解法。虽然贪心策略通常能够得到最优解，但动态规划可以在某些情况下提供更通用的解决方案。动态规划的核心思想是将问题分解为子问题，并逐步求解子问题，最终得到全局最优解。 对于这个问题，我们可以定义一个二维数组 dp[i][j]，其中 dp[i][j] 表示在处理前 i 个元素，执行 j 次操作后获得的最小得分。 状态转移方程可以定义为： dp[i][j] = min(dp[i-2][j-1] + floor(a[i] / a[i-1]), dp[i-1][j] + a[i])。 其中，第一项表示选择 a[i] 和 a[i-1] 进行操作，第二项表示不选择 a[i] 进行操作。 动态规划的时间复杂度通常较高，但在某些情况下，可以提供更精确的解决方案。

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