zoukankan      html  css  js  c++  java
  • T1063 合并果子 codevs

     时间限制: 1 s
     空间限制: 128000 KB
     题目等级 : 钻石 Diamond
     
    题目描述 Description

      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。

    输入描述 Input Description

     输入包括两行,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。

    输出描述 Output Description

    输出包括一行,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 Sample Input


    1 2 9

    样例输出 Sample Output

    15

    数据范围及提示 Data Size & Hint

    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。

    分类标签 Tags 

     
    通过4 k
     
    提交12 k
     
    35%
    通过率
    Summary
    AC
    38%
    WA
    39%
    TLE
    9%
    MLE
    1%
    RE
    14%
    • 46831 AC
    • 48492 WA
    • 11103 TLE
    • 664 MLE
    • 16985 RE
     
     1 #include<iostream>
     2 #include<cstdio>
     3 #include<algorithm>
     4 #include<cstring>
     5 #include<queue>
     6 using namespace std;
     7  
     8 priority_queue<int>que;
     9 int x,tot,n,tmp;
    10  
    11 int main()
    12 {
    13     cin>>n;
    14     for(int i=1;i<=n;i++)
    15     {
    16         cin>>x;
    17         que.push(-x);
    18     }
    19     for(int i=1;i<n;i++)
    20     {
    21         tmp=que.top();
    22         tot-=que.top();
    23         que.pop();
    24         tmp+=que.top();
    25         tot-=que.top();
    26         que.pop();
    27         que.push(tmp);
    28     }
    29     cout<<tot;
    30     return 0;
    31 }
    32  
    ——每当你想要放弃的时候,就想想是为了什么才一路坚持到现在。
  • 相关阅读:
    第十三课、计算器核心解析算法(中)------------------狄泰软件学院
    Machine Learning in Action(1) K-*邻
    Machine Learning in Action(0) 开篇
    machine learning for hacker记录(3) 贝叶斯分类器
    machine learning for hacker记录(2) 数据分析
    machine learning for hacker记录(1) R与机器学习
    Hive性能优化
    博客园
    机器学习:CART
    机器学习:线性回归
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Shy-key/p/6370970.html
Copyright © 2011-2022 走看看