POJ 3122 c++
时间: 2025-05-31 07:51:55 浏览: 10
POJ 3122 是一个经典的算法竞赛题目，通常涉及特定的数据结构或算法设计。虽然当前引用并未直接提供 POJ 3122 的具体实现细节，但从其他引用中可以推测出解决该类问题的一般方法。
以下是基于优先队列（Priority Queue）的 C++ 实现方案，适用于许多类似的最小化代价问题：
### 解决方案
```cpp
#include <iostream>
#include <queue>
#include <vector>
using namespace std;
int main() {
int N;
cin >> N; // 输入元素数量
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq; // 定义一个小根堆
for (int i = 0; i < N; ++i) {
int value;
cin >> value; // 输入每个数值
pq.push(value);
}
long long totalCost = 0; // 记录总成本
while (pq.size() > 1) { // 当堆中有超过一个元素时继续操作
int first = pq.top();
pq.pop(); // 取出两个最小值
int second = pq.top();
pq.pop();
int sum = first + second; // 合并它们的成本
totalCost += sum; // 更新总成本
pq.push(sum); // 将新合并后的值重新加入堆中
}
cout << totalCost << endl; // 输出最终结果
return 0;
}
```
此代码片段展示了如何通过优先队列来处理数据集合中的最小化累积和问题[^1]。它利用了一个小顶堆（`std::priority_queue` 配合 `greater<int>`），每次取出两个最小值进行合并，并更新总体开销。
#### 关键点解析
- **优先队列的选择**：由于需要频繁访问最小值，因此采用小顶堆作为核心数据结构。
- **时间复杂度**：每轮操作的时间复杂度为 \(O(\log N)\)，整体复杂度约为 \(O(N \log N)\)[^1]。
- **空间复杂度**：额外的空间主要用于存储输入序列及其中间状态，即 \(O(N)\)[^1]。
尽管上述代码并非针对 POJ 3122 的精确解答，但它提供了通用框架，可以根据实际问题调整逻辑以满足特定条件。
---
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