【算法】期末复盘,酒店住宿问题——勿向思想僵化前进

简介: 前言省流:一个人也可以住双人间,如果便宜的话。害!尚正值青春年华,黄金岁月,小脑瓜子就已经不灵光咯。好在我在考试的最后一分钟还是成功通过了这题,真刺激。

前言

省流:一个人也可以住双人间,如果便宜的话。

害!尚正值青春年华,黄金岁月,小脑瓜子就已经不灵光咯。好在我在考试的最后一分钟还是成功通过了这题,真刺激。

题目描述

一共有 n 个小队,每个小队有 3 个队员,每个队员有一个号码 x 。酒店有单人间和双人间两种,其中单人间一晚上 a 元,双人间一晚上 b 元。为了避免尴尬,只有同属一个小队且号码相同的两个队员,才可以一起住双人间(不要纠结为什么号码相同就不会尴尬)。

问:将n个小队的所有队员全部安排好房间,最少需要花费多少元?输入描述

第一行三个整数:n, a, b。然后有 n 行,每行有三个整数,分别是一个小队中三个队员的号码。

其中 1 <= n, a, b <= 100,0 <= x(号码) <= 10。

卡在哪里

这题看起来就简单,我起初的思路是,根据一个双人间是否比两个单人间要便宜,分两种情况:


一个双人间更便宜。那么,当一个小队三人中存在某两人编号相同,就给他们开一个双人间,剩下一个人开单人间;这个小队的花费就是a + b a+ba+b。

两个单人间更便宜。那么,不管编号是否有相同,咱都住单人间就好了。

看似好像没啥bug,但有个神奇的问题,双人间一定要两个人才可以住吗?如果b < a b<ab<a,那么一个人睡单人间是睡,一个人睡双人间也是睡,一个人也不会存在尴尬的问题,还便宜。

代码(C++)

#include<iostream>
using namespace std;
int main(void){
    int n, a, b;  //人数,单人间价格,双人间价格
    cin >> n >> a >> b;
    int count(0); // 花费
    for(int i = 0; i < n; i++){
        int x, y, z;  // 三个队员的号码
        cin >> x >> y >> z;
        // 1. 双人间太贵
        if(a * 2 < b){
            count += a * 3;
        }
        // 2. 双人间比两个单人间便宜
        else if(a < b && b <= a * 2){
            if(x == y || x == z || y == z){
                count += a + b;
            }
            else{
                count += a * 3;
            }
        }
        // 3. 双人间比一个单人间还便宜
        else{
            if(x == y || x == z || y == z){
                count += b * 2;
            }
            else{
                count += b * 3;
            }
        }
    }
    cout << count;
    return 0;
}

相关文章
|
4月前
|
搜索推荐 前端开发 数据可视化
【优秀python web毕设案例】基于协同过滤算法的酒店推荐系统,django框架+bootstrap前端+echarts可视化,有后台有爬虫
本文介绍了一个基于Django框架、协同过滤算法、ECharts数据可视化以及Bootstrap前端技术的酒店推荐系统,该系统通过用户行为分析和推荐算法优化,提供个性化的酒店推荐和直观的数据展示,以提升用户体验。
172 1
【优秀python web毕设案例】基于协同过滤算法的酒店推荐系统,django框架+bootstrap前端+echarts可视化,有后台有爬虫
|
15天前
|
算法
基于WOA算法的SVDD参数寻优matlab仿真
该程序利用鲸鱼优化算法(WOA)对支持向量数据描述(SVDD)模型的参数进行优化,以提高数据分类的准确性。通过MATLAB2022A实现,展示了不同信噪比(SNR)下模型的分类误差。WOA通过模拟鲸鱼捕食行为,动态调整SVDD参数,如惩罚因子C和核函数参数γ,以寻找最优参数组合,增强模型的鲁棒性和泛化能力。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于WOA-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目利用鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)参数,针对乳腺癌早期诊断问题,通过MATLAB 2022a实现。核心代码包括参数初始化、目标函数计算、位置更新等步骤,并附有详细中文注释及操作视频。实验结果显示,WOA-SVM在提高分类精度和泛化能力方面表现出色,为乳腺癌的早期诊断提供了有效的技术支持。
|
8天前
|
存储 算法
基于HMM隐马尔可夫模型的金融数据预测算法matlab仿真
本项目基于HMM模型实现金融数据预测,包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行,通过计算状态转移和观测概率预测未来值,并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析,能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律,为金融预测提供有力工具。
|
17天前
|
算法
基于GA遗传算法的PID控制器参数优化matlab建模与仿真
本项目基于遗传算法(GA)优化PID控制器参数,通过空间状态方程构建控制对象,自定义GA的选择、交叉、变异过程,以提高PID控制性能。与使用通用GA工具箱相比,此方法更灵活、针对性强。MATLAB2022A环境下测试,展示了GA优化前后PID控制效果的显著差异。核心代码实现了遗传算法的迭代优化过程,最终通过适应度函数评估并选择了最优PID参数,显著提升了系统响应速度和稳定性。
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 信息无障碍
基于GoogleNet深度学习网络的手语识别算法matlab仿真
本项目展示了基于GoogleNet的深度学习手语识别算法,使用Matlab2022a实现。通过卷积神经网络(CNN)识别手语手势,如&quot;How are you&quot;、&quot;I am fine&quot;、&quot;I love you&quot;等。核心在于Inception模块,通过多尺度处理和1x1卷积减少计算量,提高效率。项目附带完整代码及操作视频。
|
14天前
|
算法
基于WOA鲸鱼优化的购售电收益与风险评估算法matlab仿真
本研究提出了一种基于鲸鱼优化算法(WOA)的购售电收益与风险评估算法。通过将售电公司购售电收益风险计算公式作为WOA的目标函数,经过迭代优化计算出最优购电策略。实验结果表明,在迭代次数超过10次后,风险价值收益优化值达到1715.1万元的最大值。WOA还确定了中长期市场、现货市场及可再生能源等不同市场的最优购电量,验证了算法的有效性。核心程序使用MATLAB2022a实现,通过多次迭代优化,实现了售电公司收益最大化和风险最小化的目标。
|
18天前
|
算法
通过matlab分别对比PSO,反向学习PSO,多策略改进反向学习PSO三种优化算法
本项目使用MATLAB2022A版本,对比分析了PSO、反向学习PSO及多策略改进反向学习PSO三种优化算法的性能,主要通过优化收敛曲线进行直观展示。核心代码实现了标准PSO算法流程,加入反向学习机制及多种改进策略,以提升算法跳出局部最优的能力,增强全局搜索效率。
|
11天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于深度学习网络的宝石类型识别算法matlab仿真
本项目利用GoogLeNet深度学习网络进行宝石类型识别,实验包括收集多类宝石图像数据集并按7:1:2比例划分。使用Matlab2022a实现算法,提供含中文注释的完整代码及操作视频。GoogLeNet通过其独特的Inception模块,结合数据增强、学习率调整和正则化等优化手段,有效提升了宝石识别的准确性和效率。