Contest蓄电池:竞赛日程算法(algorithm contest)

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我相信你不理解“解决方案”并不可惜,因为它是在没有给出基本细节的情况下解释的......这也是不正确的。

首先,无论您是从一开始就开始寻找最佳解决方案并向前发展,还是从最后开始搜索并向后发展,都没有什么真正的重要性。当然,有一点不同,因为如果约翰设法在比赛结束之前完成他的任务,那么他也许仍然能够赶上下一场比赛。因此,如果方向根本不重要,那么他应该从开始就开始自己的计划,因为时间太长,应该向前发展。

我对解决方案很苛刻,因为我认为这是不正确的。我将重复一遍:这是不正确的。如果您再次查看伪代码,而忘记了优雅的向后方向(这在其他问题中可能很有用,但在这里却没有),您会注意到,当您迭代到某个时间时,是否选择了一场比赛或没有选择一场比赛。想象一下,在一天的时间跨度内发生了一场比赛,约翰可以在其他

回溯解决方案通过生成所有可能的方案并找到最佳选择肯定会解决问题,但它将具有指数复杂度。

“那么 A [s] 的值可以向后计算。”是的,它可以向后计算。但是作者是否给出了为什么应该向后计算的理由,为什么向后计算是一个更好的选择?不。是的,这是动态编程中向后攻击问题的一种常见方法,在许多情况下是有原因的,但是在这里,老实说,我没有看到任何有效的理由为什么我们应该向后计算它的时间和时间之间的差异

让我们详细说明前面给出的示例。假设有五个竞赛:

s = 1,t = 24,p = 0.99

s = 2,t = 3,p = 0.66

s = 4,t = 5,p = 0.66

s = 6,t = 7,p = 0.66

s = 8,t = 9,p = 0.66

正如你所看到的,在每一次,1 号竞赛比 2 号、 3 号、 4 号和 5 号竞赛更有吸引力,但它们加在一起比 1 号竞赛更有吸引力。

因此,具有指数复杂度的算法要好得多。它像地狱一样慢,但是嘿,与给出的“解决方案”相比,它是正确的。如果你想要一个解决方案,那么你可以停止阅读这里。如果你想听到一个更好的解决方案,然后继续阅读。

假设我们定义了“排除”的逻辑运算符,它是对称的。如果竞赛 C1 排除了竞赛 C2,那么 C2 也排除了 C1。

让我们进一步假设,当你阅读输入时,你也在建立一个包含排除集群的数据结构:每个集群将是一个最大的竞争集,其中每个 C1 和 C2 直接或传递地相互排除。

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