算法:奶牛慢跑

简介: 题目:奶牛们又出去锻炼蹄子去了!有 N 头奶牛在无限长的单行道上慢跑。每头奶牛在跑道上开始奔跑的位置都不相同,一些奶牛的奔跑速度也可能不同。

题目:

奶牛们又出去锻炼蹄子去了!

有 N 头奶牛在无限长的单行道上慢跑。

每头奶牛在跑道上开始奔跑的位置都不相同,一些奶牛的奔跑速度也可能不同。

由于跑道是单行道,十分狭窄,奶牛们无法相互超越。

当一头速度很快的牛追上另一头牛时,她必须减速至与另一头牛速度相同以免发生碰撞,并成为同一跑步小组的一员。

最终,再也没有奶牛会撞到(追上)其他奶牛了。

约翰想知道在这种情况下,会剩下多少个跑步小组。

输入格式:

第一行包含整数 N.

接下来 N 行,每行包含一头奶牛的初始位置和跑步速度。

所有奶牛的初始位置各不相同,且是按照递增顺序给出的。

输出格式:

输出一个整数,表示最终剩下的小组数量。

数据范围:

1≤N≤105,

初始位置范围 [0,109],

跑步速度范围 [1,109]

输入样例:

5

0 1

1 2

2 3

3 2

6 1

输出样例:

2

**分析:刚开始一看有点难理解,但是我看了一位大佬的的代码,瞬间就理解了。(这个位置就没有用了)

思路是这样的:x升序,不记录,无所谓,只是代表先后关系;

你想一想,假如最后一个牛慢到离谱(接近0),所有牛都会追上他,是不是只有一组队;
         所以一个牛比前面的牛慢,就会合并前面的牛;

这位大佬的思路是:从最后面判断,如果前一项比后一项大,就替换前一项的值,如果不大,就计数+1;

刚开始我还不是很懂但是例子带加进去之后,就马上理解了;**

源码:

include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

const int N = 100010;

int main()

{

int n,a,b[N];
cin >> n;
for (int i = 0; i < n; i ++ )
{
cin >> a>>b[i];
}
int arr=1;
for(int i=n-1;i>0;i--)
{
if(b[i]<b[i-1])
    { 
        b[i-1]=b[i];
    }
else{
        ++arr;
    }
}
cout << arr<<endl;
return 0;

}

目录
相关文章
|
7月前
|
算法 Java C++
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-6 算法训练 安慰奶牛 最小生成树
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-6 算法训练 安慰奶牛 最小生成树
50 0
|
16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。
|
22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。
|
2天前
|
供应链 算法 调度
排队算法的matlab仿真,带GUI界面
该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真,并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间,计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为,广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域,旨在优化系统性能,减少等待时间,提高资源利用率。
|
10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。
|
18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。
|
10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。
|
16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。
|
19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。
|
13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。
下一篇
DataWorks