洛谷 P7731
时间: 2025-03-30 09:10:13 浏览: 31
### 关于洛谷 P7731 的题目解析
目前尚未找到针对洛谷 P7731 的具体官方题解或权威资料。然而,基于常见的编程竞赛问题模式以及已知的相关算法思路[^1],可以推测该类问题可能涉及动态规划、贪心策略或其他经典算法模型。
以下是关于此类问题的一般性分析框架:
#### 动态规划的应用场景
如果洛谷 P7731 是一道典型的动态规划问题,则其核心在于状态定义与转移方程的设计。例如,在某些货币兑换问题中,可以通过维护两个数组分别表示当前持有的不同币种的最大价值[^2]。这种设计方式类似于引用中的美元汇率转换逻辑。
```cpp
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
int n;
cin >> n;
double dp1 = 100.0, dp2 = 0; // 初始条件设定
for(int i=1;i<=n;i++){
int a;
cin >> a;
double tmp = dp1;
dp1 = max(dp1, dp2 / a * 100); // 更新美元最大值
dp2 = max(dp2, tmp / 100 * a); // 更新马克最大值
}
cout << fixed << setprecision(2) << dp1; // 输出最终结果
}
```
上述代码片段展示了如何通过迭代更新来解决多阶段决策优化问题。
#### 贪心算法的可能性
对于另一些特定类型的题目,采用贪心方法可能会更加高效。比如当输入数据满足某种单调性质时,可以直接选取局部最优解从而达到全局最佳效果。
```cpp
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
struct Item {
long long w,v;
}item[1000];
bool cmp(Item x,Item y){
return (double)x.v/x.w>(double)y.v/y.w;
}
int main(){
int N,W;
cin>>N>>W;
for(int i=0;i<N;i++)cin>>item[i].w>>item[i].v;
sort(item,item+N,cmp);
double res=0;
for(int i=0;i<N && W>0;i++){
if(W>=item[i].w){res+=item[i].v;W-=item[i].w;}
else{res+=(double)item[i].v/(double)item[i].w*(double)W;W=0;}
}
printf("%.2f\n",res);
}
```
此段程序体现了利用物品单位重量价值排序后依次装载的过程。
### 总结
尽管未能直接获取到洛谷 P7731 的确切解答方案,但从已有经验出发仍可构建合理的求解路径。无论是运用动态规划还是尝试其他技巧如模拟、枚举等均需紧密结合实际需求展开深入探讨。
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