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这个问题可以通过动态规划来解决。我们可以定义一个数组d,其中d[i]表示到第i个广告牌地点时可以选择放置广告牌的最大效益值。然后我们可以通过遍历所有可能的j(1 <= j <= i && x[i] - x[j] > 5),然后更新d[i]为max(d[i-1], d[j] + r[i])。
以下是解题步骤:
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初始化数组:首先,我们需要初始化一个数组d,并将d[1]设置为r[1]。
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动态规划:然后,我们可以使用动态规划来更新d数组。对于每一个i(i > 1),我们可以遍历所有可能的j(1 <= j <= i && x[i] - x[j] > 5),然后更新d[i]为max(d[i-1], d[j] + r[i])。
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输出结果:最后,d[n]就是我们要求的最大效益值。
以下是使用C++实现的代码:
cpp
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int MAXN = 100001;
int x[MAXN], r[MAXN], d[MAXN];
int main() {
int M, n;
cin >> M >> n;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
cin >> x[i];
}
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
cin >> r[i];
}
d[1] = r[1];
for (int i = 2; i <= n; ++i) {
d[i] = d[i - 1];
for (int j = 1; j < i; ++j) {
if (x[i] - x[j] > 5) {
d[i] = max(d[i], d[j] + r[i]);
}
}
}
cout << d[n] << endl;
return 0;
}
这段代码首先读取公路长度和广告牌的总数,然后读取每个广告牌的位置和收益。然后,它使用动态规划的方法来计算最大的收益。最后,它输出最大的收益。