acm简单算法题

Run to ACM contest

Description

一年一届的****大学ACM程序设计竞赛又如期进行了。作为ACM的大牛小明同学当然不会错过这次表现自己的机会。大家都知道ACM比赛在中午十二点准时开赛。小明同学11点30在食堂吃完饭，以100m/min的速度步行去赛场，但是走了10分钟后小明一看手表发现已经手表上已经11点55分了（手表坏了。。。），这下小明急了，马上开始跑步，小明跑步的速度是150m/min，小明跑了10分钟后，听到手机在响，原来这是他设置的闹钟，现在才11点50！而距离比赛场地也只有500m的距离了，所以小明又放慢脚步，以50m/min的速度刚好在12点到达比赛场地，开始比赛。现在作为ACM参赛选手的你们，需要你们算出小明同学在时间t1，t2（t1，t2表示在两个时间点,如11:30 11:40表示从11点30到11点40，“:”前后都是整数,且时间在11:30到12:00之间,t1<=t2）之间所运动的距离。

Input

只一行：t1，t2。

Output

只一行：小明在t1，t2时间之间所运动的距离。

Sample Input

11:44 11:55

Sample Output

1150

Hint

11点30到11点40小明运动了100

Run to ACM contest

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一年一届的****大学ACM程序设计竞赛又如期进行了。作为ACM的大牛小明同学当然不会错过这次表现自己的机会。大家都知道ACM比赛在中午十二点准时开赛。小明同学11点30在食堂吃完饭，以100m/min的速度步行去赛场，但是走了10分钟后小明一看手表发现已经手表上已经11点55分了（手表坏了。。。），这下小明急了，马上开始跑步，小明跑步的速度是150m/min，小明跑了10分钟后，听到手机在响，原来这是他设置的闹钟，现在才11点50！而距离比赛场地也只有500m的距离了，所以小明又放慢脚步，以50m/min的速度刚好在12点到达比赛场地，开始比赛。现在作为ACM参赛选手的你们，需要你们算出小明同学在时间t1，t2（t1，t2表示在两个时间点,如11:30 11:40表示从11点30到11点40，“:”前后都是整数,且时间在11:30到12:00之间,t1<=t2）之间所运动的距离。

Input

只一行：t1，t2。

Output

只一行：小明在t1，t2时间之间所运动的距离。

Sample Input

11:44 11:55

Sample Output

1150

Hint

11点30到11点40小明运动了100

经典ACM算法合集经典ACM算法合集

经典ACM算法合集经典ACM算法合集.txt“我羡慕内些老人羡慕他们手牵手一直走到最后。━交话费的时候，才发现自己的话那么值钱。实验一 统计数字问题
实验二 最大间隙问题
实验三 众数问题
实验四 半数集问题
实验五 集合划分问题
实验六 最少硬币问题
实验七 编辑距离问题
实验八 程序存储问题
实验九 最优服务次序问题
实验十 汽车加油问题
实验十一 工作分配问题
实验十二 0-1背包问题
实验十三 最小重量机器设计问题
实验十四 最小权顶点覆盖问题
实验十五 集合相等问题
实验十六 战车问题
实验一 统计数字问题
1、问题描述：
一本书的页码从自然数1 开始顺序编码直到自然数n。书的页码按照通常的习惯编排，每个页码都不含多余的前导数字0。例如，第6 页用数字6 表示，而不是06 或006 等。数字计数问题要求对给定书的总页码n，计算出书的全部页码中分别用到多少次数字0，1， 2，…，9。
2、题目分析：
考虑由0,1,2,…,9组成的所有n位数。从n个0到n个9共有个n位数，在这些n位数中，0,

经典ACM算法合集经典ACM算法合集

经典ACM算法合集经典ACM算法合集.txt“我羡慕内些老人羡慕他们手牵手一直走到最后。━交话费的时候，才发现自己的话那么值钱。实验一 统计数字问题
实验二 最大间隙问题
实验三 众数问题
实验四 半数集问题
实验五 集合划分问题
实验六 最少硬币问题
实验七 编辑距离问题
实验八 程序存储问题
实验九 最优服务次序问题
实验十 汽车加油问题
实验十一 工作分配问题
实验十二 0-1背包问题
实验十三 最小重量机器设计问题
实验十四 最小权顶点覆盖问题
实验十五 集合相等问题
实验十六 战车问题
实验一 统计数字问题
1、问题描述：
一本书的页码从自然数1 开始顺序编码直到自然数n。书的页码按照通常的习惯编排，每个页码都不含多余的前导数字0。例如，第6 页用数字6 表示，而不是06 或006 等。数字计数问题要求对给定书的总页码n，计算出书的全部页码中分别用到多少次数字0，1， 2，…，9。
2、题目分析：
考虑由0,1,2,…,9组成的所有n位数。从n个0到n个9共有个n位数，在这些n位数中，0,

简单枚举算法教案朱全民

简单枚举法 枚举法 所谓枚举法,指的是从可能的解集合中一一枚举各元素,用 题目给定的检验条件判定哪些是无用的,哪些是有用的.能 使命题成立,即为其解。一般思路： 对命题建立正确的数学模型； 根据命题确定的数学模型中各变量的变化范围(即可能解 的范围); 利用循环语句、条件判断语句逐步求解或证明； 枚举法的特点是算法简单，但有时运算量大。对于可能确 定解的值域又一时找不到其他更好的算法时可以采用枚举 法。

虽然枚举法本质上属于搜索策略，但是它与回溯法有所不同。因为适用枚 举法求解的问题必须满足两个条件： ⑴可预先确定每个状态的元素个数n;⑵状态元素a1,a2,…,an的可能值为一个连续的值域。 设 ai1— 状 态 元 素 ai 的 最 小 值 ； aik— 状 态 元 素 ai 的 最 大 值 (1≤i≤n) , 即 a11≤a1≤a1k,a21≤a2≤a2k, ai1≤ai≤aik,……,an1≤an≤ank

for a1←a11 to a1k dofo a2←a21 to a2k do for ai←ai1 to aik do …………………… ……………………

for an←an1 to ank d

简单枚举算法教案朱全民

简单枚举法 枚举法 所谓枚举法,指的是从可能的解集合中一一枚举各元素,用 题目给定的检验条件判定哪些是无用的,哪些是有用的.能 使命题成立,即为其解。一般思路： 对命题建立正确的数学模型； 根据命题确定的数学模型中各变量的变化范围(即可能解 的范围); 利用循环语句、条件判断语句逐步求解或证明； 枚举法的特点是算法简单，但有时运算量大。对于可能确 定解的值域又一时找不到其他更好的算法时可以采用枚举 法。

虽然枚举法本质上属于搜索策略，但是它与回溯法有所不同。因为适用枚 举法求解的问题必须满足两个条件： ⑴可预先确定每个状态的元素个数n;⑵状态元素a1,a2,…,an的可能值为一个连续的值域。 设 ai1— 状 态 元 素 ai 的 最 小 值 ； aik— 状 态 元 素 ai 的 最 大 值 (1≤i≤n) , 即 a11≤a1≤a1k,a21≤a2≤a2k, ai1≤ai≤aik,……,an1≤an≤ank

for a1←a11 to a1k dofo a2←a21 to a2k do for ai←ai1 to aik do …………………… ……………………

for an←an1 to ank d

C语言常用算法

一、基本

1．交换（两量交换借助第三者）

例1、任意读入两个整数，将二者的值交换后输出。 main() {int a,b,t;

scanf(\ printf(\ t=a; a=b; b=t;

printf(\

【解析】程序中加粗部分为算法的核心，如同交换两个杯子里的饮料，必须借助第三个空杯子。

假设输入的值分别为3、7，则第一行输出为3，7；第二行输出为7，3。 其中t为中间变量，起到“空杯子”的作用。

注意：三句赋值语句赋值号左右的各量之间的关系！ 【应用】

例2、任意读入三个整数，然后按从小到大的顺序输出。 main() {int a,b,c,t;

scanf(\

/*以下两个if语句使得a中存放的数最小*/ if(a>b){ t=a; a=b; b=t; } if(a>c){ t=a; a=c; c=t; }

/*以下if语句使得b中存放的数次小*/ if(b>c) { t=b; b=c; c=t; } printf(\2．累加

累加算法的要领是形如“s=s+A”的累加式，此式必须出现在循环中才能被反复执行，从而实现累加功能。“A”通常是有规律变化的表达式，s在进入循环前必须获得合适的初值，通常为

C语言常用算法

一、基本

1．交换（两量交换借助第三者）

例1、任意读入两个整数，将二者的值交换后输出。 main() {int a,b,t;

scanf(\ printf(\ t=a; a=b; b=t;

printf(\

【解析】程序中加粗部分为算法的核心，如同交换两个杯子里的饮料，必须借助第三个空杯子。

假设输入的值分别为3、7，则第一行输出为3，7；第二行输出为7，3。 其中t为中间变量，起到“空杯子”的作用。

注意：三句赋值语句赋值号左右的各量之间的关系！ 【应用】

例2、任意读入三个整数，然后按从小到大的顺序输出。 main() {int a,b,c,t;

scanf(\

/*以下两个if语句使得a中存放的数最小*/ if(a>b){ t=a; a=b; b=t; } if(a>c){ t=a; a=c; c=t; }

/*以下if语句使得b中存放的数次小*/ if(b>c) { t=b; b=c; c=t; } printf(\2．累加

累加算法的要领是形如“s=s+A”的累加式，此式必须出现在循环中才能被反复执行，从而实现累加功能。“A”通常是有规律变化的表达式，s在进入循环前必须获得合适的初值，通常为

目 录

CS1：斐波那契数列 ......................................................................................................................... 1 CS2：正整数解 ................................................................................................................................. 3 CS3：鸡兔同笼 ................................................................................................................................. 4 CS4：棋盘上的距离 .............................................................................................

遗传算法是对达尔文生物进化理论的简单模拟，其遵循“适者生存”、“优胜略汰”的原理。遗传算法模拟一个人工种群的进化过程，并且通过选择、杂交以及变异等机制，种群经过若干代以后，总是达到最优（或近最优）的状态。

自从遗传算法被提出以来，其得到了广泛的应用，特别是在函数优化、生产调度、模式识别、神经网络、自适应控制等领域，遗传算法更是发挥了重大的作用，大大提高了问题求解的效率。遗传算法也是当前“软计算”领域的重要研究课题。

本文首先结合MATLAB对遗传算法实现过程进行详细的分析，然后通过1个实际的函数优化案例对其应用进行探讨。

1. 遗传算法实现过程

现实生活中很多问题都可以转换为函数优化问题，所以本文将以函数优化问题作为背景，对GA的实现过程进行探讨。大部分函数优化问题都可以写成求最大值或者最小值的形式，为了不是一般性，我们可以将所有求最优值的情况都转换成求最大值的形式，例如，求函数f(x)的最大值，

若是求函数f(x)的最小值，可以将其转换成

g(x)=-f(x)，然后求g(x)的最大值，

这里x可以是一个变量，也可是是一个由k个变量组成的向量, x=(x1, x2, …, xk)。每个xi, i=1,2,…,k, 其定义域为Di，Di=[ai,