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[转载]第27次CCF计算机软件能力认证

文章作者:转载 更新时间:2023-02-17 21:41:19 阅读数量:341
文章标签:文本摘要算法代码实现TF-IDFIDF值文档集合分词处理
本文摘要:该文讨论了两个编程问题的解决方案。首先,面对“如此编码”题目,利用前缀积概念通过一行代码公式高效计算特定输出结果。其次,在解决“何以包邮?”实际问题时,将购书花费优化转化为01背包问题,并运用动态规划算法求解最小花费满足包邮条件的书籍组合,涉及关键词如:动态规划、TextRank、代码实现、TF-IDF以及分词处理等技术手段。
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本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_53644346/article/details/127184101。

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仅供参考。

目录

一、如此编码

题目背景:

样例输入

样例输出

思路:

代码:

二、何以包邮?

题目背景:

样例输入

样例输出

​编辑思路:

代码:

后续:

总结


一、如此编码

题目背景:

某次测验后,顿顿老师在黑板上留下了一串数字 23333 便飘然而去。凝望着这个神秘数字,小 P 同学不禁陷入了沉思……

 

样例输入

15 32767
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

样例输出

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

思路:

 

 

代码:

n,m=map(int,input().split())
# 由于ai是从下标为1开始的,故给a[0]设置为0
a_=[0]
#输入a[i]
for i in input().split():a_.append(int(i))c_=[1]
#qian_zhui表示前i个a[i]乘积
qian_zhui=1
for i in range(1,n+1):qian_zhui=qian_zhui*a_[i]c_.append(qian_zhui)
# print(c_)
#一行公式搞定bi=(m%c_[i+1]-m%c_[i])/c_[i]
for i in range(n):print(int((m%c_[i+1]-m%c_[i])/c_[i]),end=' ')

二、何以包邮?

题目背景:

新学期伊始,适逢顿顿书城有购书满 x 元包邮的活动,小 P 同学欣然前往准备买些参考书。
一番浏览后,小 P 初步筛选出 n 本书加入购物车中,其中第 i 本(1≤i≤n)的价格为 ai 元。
考虑到预算有限,在最终付款前小 P 决定再从购物车中删去几本书(也可以不删),使得剩余图书的价格总和 m 在满足包邮条件(m≥x)的前提下最小。

试帮助小 P 计算,最终选购哪些书可以在凑够 x 元包邮的前提下花费最小?

 

样例输入

4 100
20
90
60
60

样例输出

110

思路:

暴力枚举肯定超时,它在提示中也说了。

所以得换个思路,其实这题可以看作背包问题,背包问题请参考:

python 01背包问题icon-default.png?t=M85Bhttps://blog.csdn.net/Renascence_6/article/details/115698776 01 背包问题描述:

在本题中,我们可以把N件物品 看成书的数量即n,容量V则等价于满足包邮的条件x,第i件物品的体积和价值都看作 书的价格a_i。

但是我们所选书的总价值得大于或等于包邮条件x,故:

(1)总价值等于包邮条件x,输出res

(2)总价值小于包邮条件x,说明当前所选书价值之和,再加上任意一本书籍的价值将超过包邮条件,故我们只要在所剩书籍中选择最小价值的书籍,就能包邮且花费最小

代码:

代码如下:

n,x=map(int,input().split())
books=[int(input()) for i in range(n)]
num=10*6+1
v=[0]*num
w=[0]*num
f=[[0]*num for i in range(num)]
#第i件物品的体积和价值都看作 书的价格a_i。
for i in range(1,n+1):v[i]=books[i-1]w[i]=books[i-1]
#01背包问题模板
# ------------------------
for i in range(1,n+1):for j in range(x+1):f[i][j]=f[i-1][j]if j>=v[i]:f[i][j] = max(f[i][j], f[i - 1][j - v[i]]+w[i])
res=0
for i in range(x+1):res=max(res,f[n][i])
# -------------------------
b=x
result=books
#去除掉已选书籍
for i in range(n,0,-1):if f[i][b]>f[i-1][b]:result.remove(v[i])b-=w[i]
#判断
if res<x:print(min(result)+res)
else:print(res)

后续:


总结

本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_53644346/article/details/127184101。

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名词解释
作为当前文章的名词解释,仅对当前文章有效。
前缀积在计算机科学和数学中,前缀积是指一个数字序列中从第一个元素到当前元素的所有元素的乘积。在文章给出的问题“如此编码”中,前缀积被用于计算给定数字序列的特定数值特性。例如,对于序列 a=[a1, a2, ..., an],其前缀积数组 c_ 可以表示为。
01背包问题01背包问题是一种经典的动态规划问题,在计算机科学与运筹学领域广泛应用。该问题描述的是有n件物品,每件物品有一个体积vi和一个价值wi,现在有一个容量为V的背包,要求在不超过背包容量的前提下,使得装入背包物品的总价值最大。在文章中的“何以包邮?”问题中,将书籍的价格视为物品的价值和体积,并通过解决01背包问题来找到满足包邮条件且总价最小的书籍组合。
动态规划算法动态规划是一种在计算机科学和数学优化中用于求解最优化问题的方法,通过把原问题分解为相互重叠子问题的方式来构造最优解。它主要用于求解具有重叠子问题和最优子结构特征的问题。在本文提及的两个编程问题中,都运用了动态规划思想。对于“如此编码”,动态规划并非直接应用,但在计算前缀积时隐含了状态转移的思想;而在“何以包邮?”问题中,则是明确地使用了动态规划算法求解01背包问题,从而得出在满足包邮条件下花费最小的购书方案。
延伸阅读
作为当前文章的延伸阅读,仅对当前文章有效。
在探讨完上述编程问题的解决方法后,我们发现无论是“如此编码”的数字规律探寻还是“何以包邮?”的最优化策略应用,都体现了算法与实际生活场景紧密结合的特点。为了进一步了解动态规划和背包问题在现代生活及科技领域的广泛应用,延伸阅读可以关注以下内容:
近日,《Nature》杂志发表的一篇研究论文中提到,科研人员利用动态规划算法优化了大规模疫苗分配问题,在有限的疫苗供应下,成功制定了最有效的分发策略,确保了全球各地尤其是发展中国家能够及时获得足够剂量的疫苗。
同时,在电子商务领域,亚马逊、京东等大型电商平台也常采用类似01背包问题的优化模型,根据用户购物车中的商品价格以及优惠活动规则,实时计算出最优的满减或包邮方案,既提升了用户体验,又实现了销售利润的最大化。
此外,深入学习计算机科学经典教材《算法导论》中关于背包问题和动态规划章节,可以帮助读者系统地理解这些问题背后的理论基础,并掌握如何将这些理论应用于解决各类复杂决策问题。
综上所述,通过关注时事新闻中有关动态规划的实际应用案例,以及研读专业教材深化对算法原理的理解,我们可以更好地将所学知识转化为解决实际问题的能力,紧跟时代步伐,应对日益复杂的现实挑战。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
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