算法什么时候和语言扯上关系了?
这题是noip2004第二题,下面是一份题解。
合并果子 解题报告
<问题描述>
在一个果园里,多多已经将所有的果子打了下来,而且按果子的不同种类分成了不同的堆。多多决定把所有的果子合成一堆。
每一次合并,多多可以把两堆果子合并到一起,消耗的体力等于两堆果子的重量之和。可以看出,所有的果子经过n-1次合并之后,就只剩下一堆了。多多在合并果子时总共消耗的体力等于每次合并所耗体力之和。
因为还要花大力气把这些果子搬回家,所以多多在合并果子时要尽可能地节省体力。假定每个果子重量都为1,并且已知果子的种类数和每种果子的数目,你的任务是设计出合并的次序方案,使多多耗费的体力最少,并输出这个最小的体力耗费值。
例如有3种果子,数目依次为1,2,9。可以先将1、2堆合并,新堆数目为3,耗费体力为3。接着,将新堆与原先的第三堆合并,又得到新的堆,数目为12,耗费体力为12。所以多多总共耗费体力=3+12=15。可以证明15为最小的体力耗费值。
- 输入文件
输入文件fruit.in包括两行,第一行是一个整数n(1<=n<=10000),表示果子的种类数。第二行包含n个整数,用空格分隔,第i个整数ai(1<=ai<=20000)是第i种果子的数目。
- 输出文件
输出文件fruit.out包括一行,这一行只包含一个整数,也就是最小的体力耗费值。输入数据保证这个值小于231。
- 样例输入
3
1 2 9
- 样例输出
15
- 数据规模
对于30%的数据,保证有n<=1000:
对于50%的数据,保证有n<=5000;
对于全部的数据,保证有n<=10000。
<算法分析>
将这个问题换一个角度描述:给定n个叶结点,每个结点有一个权值W[i],将它们中两个、两个合并为树,假设每个结点从根到它的距离是D[i],使得最终∑(wi + di)最小。
于是,这个问题就变为了经典的Huffman树问题。Huffman树的构造方法如下:
(1) 从森林里取两个权和最小的结点
(2) 将它们的权和相加,得到新的结点,并且把原结点删除,将新结点插入到森林中
(3) 重复(1),直到整个森林里只有一棵树。
这个方法的正确性可以参见数据结构。
<数据结构>
很显然,问题当中需要执行的操作是:(1) 从一个表中取出最小的数 (2) 插入一个数字到这个表中。
支持动态Extract_Min和Insert操作的数据结构,我们可以选择用堆来实现。堆是一种完全二叉树,且保证根结点的值严格大于(或小于)其子孙结点。具体实现方法可以参见数据结构。
于是整体算法的时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。
但是,有没有更好的方法呢?很显然,每次合并两个结点以后,得到的大小是严格递增的,于是我们可以维护两个表,一个是原数字A,一个是新加入的数字B。这样,每次就一定是在A和B的头部取数,在A和B的尾部删除。这样,时间复杂度就降到了O(n)。因为a[i] <= 20000,所以排序也可以用o(20000)的方法来实现,整体时间复杂度为O(n)。(感谢BCBill提供这个方法)
<代码清单>
#include <fstream>
#include <list>
#include <algorithm>
using namespace std;
ifstream fin("fruit.in");
ofstream fout("fruit.out");
int n;
list <int> a, b;
void init() {
int p;
fin >> n;
for (int i = 0; i < n; i ++) {
fin >> p;
a.push_back(p);
}
a.sort();
}
int get() {
int ans;
if (a.empty()) {
ans = b.front(); b.pop_front(); return ans;
}
if (b.empty()) {
ans = a.front(); a.pop_front(); return ans;
}
if (a.front() < b.front()) {
ans = a.front(); a.pop_front(); return ans;
}
else {
ans = b.front(); b.pop_front(); return ans;
}
}
void work() {
int p, sum = 0;
for (int i = 0; i < n - 1; i ++) {
p = get() + get();
b.push_back(p);
sum += p;
}
fout << sum << endl;
}
int main() {
init();
work();
return 0;
}
<小结>
读清问题的描述是很重要的!很多选手都将这个问题看成了最小代价子母树。审清题目是解决问题的首要条件。当然,灵活地使用数据结构也是解决问题的关键。简单的线性表在这里充分地发挥了它的优势,使程序的效率得到了很大的提高。