Codeforces Round #318 [RussianCodeCup Thanks-Round] (Div. 2)
제목은 어렵지 않다. 최소한 몇 번의 첫 번째 원소가 자증하고 나머지 원소가 자감하면 첫 번째 원소가 다른 모든 원소보다 엄격하게 커질 수 있다.관건은 priority 를 배우는 거예요.queue의 사용.코드는 다음과 같습니다.
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
priority_queue<int> q;
int main()
{
int n, a, x, i,ans=0;
cin >> n >> a;
for (i = 1; i < n; ++i)
{
cin >> x;
q.push(x);
}
int t = q.top();
q.pop();
while (a <= t)
{
t--;
a++;
ans++;
q.push(t);
t = q.top();
q.pop();
}
cout << ans << endl;
return 0;
}요약, priorityqueue에서 첫머리에 대한 원소는 항상 가장 크고 스스로 조절하는 과정이다. 당신이 어떻게 바꾸든지 첫머리에 대한 원소가 가장 크다는 것을 보장할 수 있다.
B. Bear and Three Musketeers
도론의 고리를 찾는 문제에 관련되다.제목은 서로 아는 세 명의'사람'을 찾고 싶다는 뜻이며, 이 세 명의 서로 아는'사람'은 서로를 아는 것 외에 아는 다른'사람'의 수가 적을수록 좋다는 뜻이다.찾을 수 있다면 이 세 사람이 아는 세 사람을 제외한 다른 사람의 최소 수량을 출력하고, 존재하지 않으면 -1을 출력한다.예를 들어 원하는 3명이 1, 2, 3이라면 1은 2와 3을 알아야 하고, 2도 1과 3을 알아야 하며, 3도 1과 2를 알아야 하며, 동시에 1, 2, 3은 서로를 제외하고 아는 사람이 적어야 한다는 뜻이다.
처리 방법은 하나의 변집을 세우고 변의 양쪽 끝이 두 정점을 연결하는 것이다.하나의 수조로 각 점의 도수를 표시하고 이 점과 몇 개의 점이 연결되어 있음을 나타낸다. 0으로 초기화하면 시작할 때 우리는 이 점이 누구와 연결되어 있는지 모른다.마지막으로 인접수 그룹을 만들어서 점과 점 간의 연결 관계를 나타내고 내가 앞에서 언급한'인식'을 나타낸다.가장 작은 것을 출력해야 하기 때문에, 순환을 해서 비교를 설정합니다.코드는 다음과 같다(다른 사람의 코드를 참고한 것이지 오리지널이 아니다).
[cpp] view plain copy
#include
#include
#define MAXN 4000
#define inf 99999
using namespace std;
typedef struct
{
int x;
int y;
}Node;
Node net[MAXN + 10];//사이드 세트 int deg[MAXN + 10];//도수 및 bool matrix[MAXN + 10][MAXN + 10];//인접 행렬int main()
{
int n, m,a,b,i,j;
cin >> n >> m;
memset(matrix, 0, sizeof matrix);
memset(deg, 0, sizeof deg);
for (i = 0; i
{
cin >> a >> b;
net[i].x = a;
net[i].y = b;
deg[a]++;
deg[b]++;
matrix[a][b] = matrix[b][a] = 1;
}
int ans = inf;
bool flag = false;//찾기 고리 for (i = 0; i < m; i++)
{
int ax = net[i].x;
int ay = net[i].y;
for (j = 1; j <= n; j++)
{
if(matrix[ay][j])//어떤 점과 나머지 점이 인접 {
if (matrix[ax][j])
{
flag = true;
int tmp = deg[ax] + deg[ay] + deg[j] - 6;
ans = min(ans, tmp);
}
}
}
}
if (flag)
cout << ans << endl;
else
cout << -1 << endl;
return 0;
}
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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