17098 广告牌最佳安放问题

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:

  1. 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]。

  2. 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])。

  3. 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 复制代码
#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。

相关推荐
机器学习之心1 分钟前
MATLAB基于GA-ELM与NSGA-Ⅱ算法的42CrMo表面激光熔覆参数多目标优化
算法·matlab·ga-elm
TracyCoder1231 分钟前
LeetCode Hot100(17/100)——240. 搜索二维矩阵 II
算法·leetcode
FJW0208142 分钟前
haproxy的调度算法
算法
小程同学>o<2 分钟前
嵌入式之C/C++(二)内存
c语言·开发语言·c++·笔记·嵌入式软件·面试题库
浅念-2 分钟前
C语言——内存函数
c语言·经验分享·笔记·学习·算法
程序员清洒5 分钟前
Flutter for OpenHarmony:Dialog 与 BottomSheet — 弹出式交互
开发语言·flutter·华为·交互·鸿蒙
cyforkk6 分钟前
07、Java 基础硬核复习:面向对象编程(进阶)的核心逻辑与面试考点
java·开发语言·面试
MicroTech20259 分钟前
微算法科技(NASDAQ:MLGO)基于后量子阈值算法的区块链隐私保护技术
科技·算法·区块链
EveryPossible12 分钟前
大数据分析练习2
数据挖掘·数据分析
钱多多先森15 分钟前
【Dify】使用 python 调用 Dify 的 API 服务,查看“知识检索”返回内容,用于前端溯源展示
开发语言·前端·python·dify