18118 勇者斗恶龙

详细分析

为了最小化雇佣骑士的花费,我们可以使用贪心算法。具体步骤如下:

  1. **排序**:将恶龙的头直径和骑士的能力值分别排序。

  2. **匹配**:从最小的头开始,找到第一个能够砍掉这个头的骑士,并记录花费。继续匹配下一个头,直到所有头都被砍掉或没有合适的骑士为止。

  3. **判断**:如果所有头都被砍掉,输出总花费;否则输出"Loowater is doomed!"。

伪代码

  1. 读取输入的 `n` 和 `m`。

  2. 如果 `n` 和 `m` 都为 0,结束输入。

  3. 读取 `n` 个恶龙头的直径。

  4. 读取 `m` 个骑士的能力值。

  5. 对恶龙头的直径和骑士的能力值进行排序。

  6. 初始化两个指针 `i` 和 `j` 分别指向恶龙头和骑士的起始位置,初始化总花费 `cost` 为 0。

  7. 遍历恶龙头:

  • 如果当前骑士的能力值大于等于当前恶龙头的直径,匹配成功,更新总花费,移动两个指针。

  • 否则,移动骑士指针。

  1. 如果所有恶龙头都被匹配,输出总花费;否则输出"Loowater is doomed!".

C++代码

cpp 复制代码
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main() {
    while (true) {
        int n, m;
        cin >> n >> m;
        if (n == 0 && m == 0) break;

        vector<int> dragonHeads(n);
        vector<int> knights(m);

        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            cin >> dragonHeads[i];
        }
        for (int i = 0; i < m; ++i) {
            cin >> knights[i];
        }

        sort(dragonHeads.begin(), dragonHeads.end());
        sort(knights.begin(), knights.end());

        int cost = 0;
        int i = 0, j = 0;

        while (i < n && j < m) {
            if (knights[j] >= dragonHeads[i]) {
                cost += knights[j];
                ++i;
            }
            ++j;
        }

        if (i == n) {
            cout << cost << endl;
        } else {
            cout << "Loowater is doomed!" << endl;
        }
    }

    return 0;
}
相关推荐
徐小夕12 分钟前
万字长文!千万级文档 RAG 知识库系统落地实践
前端·算法·github
akunkuntaimei28 分钟前
2026年高考数学各省真题及答案(完整版)
算法·高考
Hello:CodeWorld1 小时前
C 风格变参 vs C++ 变参模板:核心区别与选型指南
c语言·c++·算法
8Qi82 小时前
LeetCode 516:最长回文子序列
算法·leetcode·职场和发展·动态规划
搬砖魁首3 小时前
基础能力系列 - 多线程2 - 条件变量
c++·rust·条件变量·原子类型·线程同步互斥
youngerwang3 小时前
【从搬运工到协处理器:网卡芯片架构、算法、验证与边缘演进深度剖析】
网络·算法·架构·芯片
chase_my_dream4 小时前
C++ + SLAM 高频面试问题整理
开发语言·c++·面试
想要成为糕糕手4 小时前
前端必修课:JavaScript 数组与数据结构底层逻辑全解析
javascript·数据结构·面试
牛油果子哥q4 小时前
【C++ STL string 】C++ STL string 终极精讲:底层原理、内存机制、全套API、深浅拷贝、易错坑点与工程实战规范
数据库·c++
KaMeidebaby4 小时前
卡梅德生物技术快报|纯化重组蛋白实操详解
人工智能·python·tcp/ip·算法·机器学习