蓝桥杯每日真题 - 第19天
题目:(费用报销)
题目描述(13届 C&C++ B组F题)
解题思路:
1. 问题抽象
本问题可以看作一个限制条件较多的优化问题,核心是如何在金额和时间约束下选择最优方案:
-
动态规划是理想的解决方法。
-
我们定义
dp[i]
为到第 i 天为止的最大报销金额。
2. 日期统一化
为了方便处理时间差,需将日期(月份和天数)统一转化为一年中的第几天。例如:
-
1 月 1 日为第 1 天;
-
2 月 1 日为第 32 天(31+1)。
这一步能让日期差的计算简单且高效。
3. 动态规划状态转移
-
状态表示:
dp[i]
表示到第 i 天为止的最大报销金额。 -
转移方程:对每张票据:
-
如果报销当前票据:
dp[i] = max(dp[i-1], dp[pre] + v[i])
,其中pre = i - K
。 -
如果不报销当前票据:
dp[i] = dp[i-1]
。
-
4. 优化思路
-
按票据日期排序,确保动态规划时的时间顺序正确。
-
动态更新
dp
数组,逐步累积最大金额。
代码实现(C语言):
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>typedef struct {int day, v;
} dps;int N, M, K;
int m[1009], d[1009];
dps dp[1009];
int a[12] = {31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31};
int p[366] = {0};// 计算每月对应的天数累计和
int month(int mi) {int sum = 0;for (int i = 0; i < mi - 1; i++) sum += a[i];return sum;
}// 将日期统一成一年中的第几天
void becomeday() {for (int i = 0; i < N; i++) {dp[i].day = month(m[i]) + d[i];p[dp[i].day] = dp[i].v;}
}// 比较函数,用于qsort排序
int cmp(const void *a1, const void *a2) {dps s1 = *(dps *)a1;dps s2 = *(dps *)a2;return s1.day - s2.day;
}int main() {scanf("%d%d%d", &N, &M, &K);for (int i = 0; i < N; i++) {scanf("%d%d%d", &m[i], &d[i], &dp[i].v);}// 转换日期并排序becomeday();qsort(dp, N, sizeof(dp[0]), cmp);// 动态规划for (int i = 1; i < 366; i++) {int pre = i - K >= 0 ? i - K : 0;if (p[i] + p[pre] <= M) {p[i] = p[i] + p[pre] > p[i - 1] ? p[i] + p[pre] : p[i - 1];} else {p[i] = p[i - 1];}}printf("%d", p[365]);return 0;
}
得到运行结果:
难度分析
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️难难难难难难
总结
本题核心在于将日期处理与动态规划相结合,解决了多条件限制下的最优选择问题。
以下是总结要点:
-
日期统一化:通过天数累计简化日期差值计算。
-
动态规划核心:记录每一天的最大报销金额,并逐步更新。
-
代码结构清晰:日期处理、排序和动态规划分模块实现,方便理解和维护。
相关文章:

蓝桥杯每日真题 - 第19天
题目:(费用报销) 题目描述(13届 C&C B组F题) 解题思路: 1. 问题抽象 本问题可以看作一个限制条件较多的优化问题,核心是如何在金额和时间约束下选择最优方案: 动态规划是理想…...
CentOS7.9.2009的yum更换vault地窖保险库过期源,epel的archive归档源 笔记241117
CentOS7.9.2009的yum更换vault地窖保险库过期源,epel的archive归档源 笔记241117 备份 /etc/yum.repos.d 文件夹 tempUri/etc/yum.repos.d ; sudo cp -a $tempUri $tempUri.$(date %0y%0m%0d%0H%0M%0Sns%0N).bak清空 /etc/yum.repos.d 文件夹 sudo rm -rf /etc…...

Spark SQL大数据分析快速上手-完全分布模式安装
【图书介绍】《Spark SQL大数据分析快速上手》-CSDN博客 《Spark SQL大数据分析快速上手》【摘要 书评 试读】- 京东图书 大数据与数据分析_夏天又到了的博客-CSDN博客 Hadoop完全分布式环境搭建步骤-CSDN博客,前置环境安装参看此博文 完全分布模式也叫集群模式。将Spark目…...

Java面试题2024-Java基础
Java基础 1、 Java语言有哪些特点 1、简单易学、有丰富的类库 2、面向对象(Java最重要的特性,让程序耦合度更低,内聚性更高) 3、与平台无关性(JVM是Java跨平台使用的根本) 4、可靠安全 5、支持多线程 2、…...
局域网协同办公软件,2024安全的协同办公软件推荐
在2024年,随着数字化转型的深入和远程工作需求的增加,协同办公软件已成为企业提升工作效率、优化沟通流程的重要工具。 以下是一些值得推荐的安全的协同办公软件: 钉钉 功能全面:钉钉是一款综合性极强的企业级协同软件ÿ…...
osg、osgearth简介及学习环境准备
一、osg简介(三维场景图渲染与调度引擎) OSG是Open Scene Graphic 的缩写,OSG于1997年诞生于以为滑翔机爱好者之手,Don burns 为了对滑翔机的飞行进行模拟,对openGL的库进行了封装,osg的雏形就这样诞生了&…...

nodejs基于微信小程序的云校园的设计与实现
摘 要 相比于传统的校园管理方式,智能化的管理方式可以大幅提高校园的管理效率,实现了云校园管理的标准化、制度化、程序化的管理,有效地防止了云校园信息的不规范管理,提高了信息的处理速度和精确度,能够及时、准确地…...

uni-app快速入门(十)--常用内置组件(下)
本文介绍uni-app的textarea多行文本框组件、web-view组件、image图片组件、switch开关组件、audio音频组件、video视频组件。 一、textarea多行文本框组件 textarea组件在HTML 中相信大家非常熟悉,组件的官方介绍见: textarea | uni-app官网uni-app,un…...
golang基础
在 Go 中字符串是不可变的,例如下面的代码编译时会报错: cannot assign to s[0] 但如果真的想要修改怎么办呢?下面的代码可以实现: var s string "hello" s [ 0 ] c s : "hello" c : [] b…...

Selenium + 数据驱动测试:从入门到实战!
引言 在软件测试中,测试数据的多样性和灵活性对测试覆盖率至关重要。而数据驱动测试(Data-Driven Testing)通过将测试逻辑与数据分离,极大地提高了测试用例的可维护性和可扩展性。本文将结合Selenium这一流行的测试工具࿰…...
LLaMA与ChatGLM选用比较
目录 1. 开发背景 2. 目标与应用 3. 训练数据 4. 模型架构与规模 5. 开源与社区支持 6. 对话能力 7. 微调与应用 8. 推理速度与资源消耗 总结 LLaMA(Large Language Model Meta AI)和 ChatGLM(Chat Generative Language Model)都是强大的大型语言模型,但它们有一…...

GPTZero:高效识别AI生成文本,保障学术诚信与内容原创性
产品描述 GPTZero 是一款先进的AI文本检测工具,专为识别由大型语言模型(如ChatGPT、GPT-4、Bard等)生成的文本而设计。它通过分析文本的复杂性和一致性,判断文本是否可能由人类编写。GPTZero 已经得到了超过100家媒体机构的报道&…...

C/C++ 优化,strlen 示例
目录 C/C optimization, the strlen examplehttps://hallowed-blinker-3ca.notion.site/C-C-optimization-the-strlen-example-108719425da080338d94c79add2bb372 揭开优化的神秘面纱... 让我们来谈谈 CPU 等等,SIMD 是什么? 为什么 strlen 是一个很…...

【动手学深度学习Pytorch】1. 线性回归代码
零实现 导入所需要的包: # %matplotlib inline import random import torch from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import os构造人造数据集:假设w[2, -3.4],b4.2,存在随机噪音&…...
深入理解PyTorch中的卷积层:工作原理、参数解析与实际应用示例
深入理解PyTorch中的卷积层:工作原理、参数解析与实际应用示例 在PyTorch中,卷积层是构建卷积神经网络(CNNs)的基本单元,广泛用于处理图像和视频中的特征提取任务。通过卷积操作,网络可以有效地学习输入数…...

DataGear 5.2.0 发布,数据可视化分析平台
DataGear 企业版 1.3.0 已发布,欢迎体验! http://datagear.tech/pro/ DataGear 5.2.0 发布,图表插件支持定义依赖库、严重 BUG 修复、功能改进、安全增强,具体更新内容如下: 重构:各模块管理功能访问路径…...

uniapp: vite配置rollup-plugin-visualizer进行小程序依赖可视化分析减少vender.js大小
一、前言 在之前文章《uniapp: 微信小程序包体积超过2M的优化方法(主包从2.7M优化到1.5M以内)》中,提到了6种优化小程序包体积的方法,但并没有涉及如何分析common/vender.js这个文件的优化,而这个文件的大小通常情况下…...

深度学习:如何复现神经网络
深度学习:如何复现神经网络 要复现图中展示的卷积神经网络(CNN),我们需详细了解和配置每层网络的功能与设计理由。以下将具体解释各层的配置以及设计选择的原因,确保网络设计的合理性与有效性。 详细的网络层配置与设…...

Spring Boot与MyBatis-Plus的高效集成
Spring Boot与MyBatis-Plus的高效集成 引言 在现代 Java 开发中,MyBatis-Plus 作为 MyBatis 的增强工具,以其简化 CRUD 操作和无需编写 XML 映射文件的特点,受到了开发者的青睐。本篇文章将带你一步步整合 Spring Boot 与 MyBatis-Plus&…...

【Unity ShaderGraph实现流体效果之Function入门】
Unity ShaderGraph实现流体效果之Node入门(一) 前言Shader Graph NodePosition NodeSplit NodeSubtract NodeBranch Node 总结 前言 Unity 提供的Shader Graph在很大程度上简化了开发者对于编写Shader的工作,只需要拖拽即可完成一个视觉效果…...
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...
uni-app学习笔记二十二---使用vite.config.js全局导入常用依赖
在前面的练习中,每个页面需要使用ref,onShow等生命周期钩子函数时都需要像下面这样导入 import {onMounted, ref} from "vue" 如果不想每个页面都导入,需要使用node.js命令npm安装unplugin-auto-import npm install unplugin-au…...

ESP32读取DHT11温湿度数据
芯片:ESP32 环境:Arduino 一、安装DHT11传感器库 红框的库,别安装错了 二、代码 注意,DATA口要连接在D15上 #include "DHT.h" // 包含DHT库#define DHTPIN 15 // 定义DHT11数据引脚连接到ESP32的GPIO15 #define D…...
JVM垃圾回收机制全解析
Java虚拟机(JVM)中的垃圾收集器(Garbage Collector,简称GC)是用于自动管理内存的机制。它负责识别和清除不再被程序使用的对象,从而释放内存空间,避免内存泄漏和内存溢出等问题。垃圾收集器在Ja…...

【机器视觉】单目测距——运动结构恢复
ps:图是随便找的,为了凑个封面 前言 在前面对光流法进行进一步改进,希望将2D光流推广至3D场景流时,发现2D转3D过程中存在尺度歧义问题,需要补全摄像头拍摄图像中缺失的深度信息,否则解空间不收敛…...
06 Deep learning神经网络编程基础 激活函数 --吴恩达
深度学习激活函数详解 一、核心作用 引入非线性:使神经网络可学习复杂模式控制输出范围:如Sigmoid将输出限制在(0,1)梯度传递:影响反向传播的稳定性二、常见类型及数学表达 Sigmoid σ ( x ) = 1 1 +...

CVE-2020-17519源码分析与漏洞复现(Flink 任意文件读取)
漏洞概览 漏洞名称:Apache Flink REST API 任意文件读取漏洞CVE编号:CVE-2020-17519CVSS评分:7.5影响版本:Apache Flink 1.11.0、1.11.1、1.11.2修复版本:≥ 1.11.3 或 ≥ 1.12.0漏洞类型:路径遍历&#x…...

安全突围:重塑内生安全体系:齐向东在2025年BCS大会的演讲
文章目录 前言第一部分:体系力量是突围之钥第一重困境是体系思想落地不畅。第二重困境是大小体系融合瓶颈。第三重困境是“小体系”运营梗阻。 第二部分:体系矛盾是突围之障一是数据孤岛的障碍。二是投入不足的障碍。三是新旧兼容难的障碍。 第三部分&am…...

基于SpringBoot在线拍卖系统的设计和实现
摘 要 随着社会的发展,社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。 在线拍卖系统,主要的模块包括管理员;首页、个人中心、用户管理、商品类型管理、拍卖商品管理、历史竞拍管理、竞拍订单…...

Xela矩阵三轴触觉传感器的工作原理解析与应用场景
Xela矩阵三轴触觉传感器通过先进技术模拟人类触觉感知,帮助设备实现精确的力测量与位移监测。其核心功能基于磁性三维力测量与空间位移测量,能够捕捉多维触觉信息。该传感器的设计不仅提升了触觉感知的精度,还为机器人、医疗设备和制造业的智…...