CodeForces 534B Covered Path

本文介绍了一个有趣的问题:如何计算在给定的速度变化限制下,车辆从初始速度到最终速度能够行驶的最大距离。通过逐步调整速度并确保每秒内的速度变化不超过设定值,文章提供了一种算法来解决这一问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Covered Path

Description

The on-board computer on Polycarp’s car measured that the car speed at the beginning of some section of the path equals v1 meters per second, and in the end it is v2 meters per second. We know that this section of the route took exactly t seconds to pass.

Assuming that at each of the seconds the speed is constant, and between seconds the speed can change at most by d meters per second in absolute value (i.e., the difference in the speed of any two adjacent seconds does not exceed d in absolute value), find the maximum possible length of the path section in meters.

Input

The first line contains two integers v1 and v2 (1 ≤ v1, v2 ≤ 100) — the speeds in meters per second at the beginning of the segment and at the end of the segment, respectively.

The second line contains two integers t (2 ≤ t ≤ 100) — the time when the car moves along the segment in seconds, d(0 ≤ d ≤ 10) — the maximum value of the speed change between adjacent seconds.

It is guaranteed that there is a way to complete the segment so that:

the speed in the first second equals v1,
the speed in the last second equals v2,
the absolute value of difference of speeds between any two adjacent seconds doesn’t exceed d.
Output
Print the maximum possible length of the path segment in meters.

Sample Input

Input

5 6
4 2

Output

26

Input

10 10
10 0

Output

100

Hint

In the first sample the sequence of speeds of Polycarpus’ car can look as follows: 5, 7, 8, 6. Thus, the total path is 5 + 7 + 8 + 6 = 26 meters.

In the second sample, as d = 0, the car covers the whole segment at constant speed v = 10. In t = 10 seconds it covers the distance of 100 meters.


这题非常有意思,题意是这样的:
给定初始速度v1和终止速度v2,时间t,速度变化量d,求在时间t内运动的最大路程是多少。
题意很好理解,但是算法就很有意思了,自己没有想出来怎么算,在网上搜了一下,大致看懂了,然后自己又改写了一下。
思路:
因为在单位时间内速度变化量是有上限的,同时还要考虑路程最大,因此要尽量保证速度变化量最大。
如果保持速度始终是最大增量的话,在t时间内如果v1一直在增加,v2也在反向增加,此时都以最大速度变化量在改变速度,但实际情况是以该时间下速度较小的那一个为基准。
例如
v1=5 v2=6
t=4 d=2
v1变化, 5>>7>>9>>11
v2变化,12<<10<< 8<< 6
对比可得出每一秒下的最大速度分别为5 7 8 6
这应该是最好的算法!

AC

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn=105;

int main()
{
    int v1,v2,t,d;
    scanf("%d%d%d%d",&v1,&v2,&t,&d);
    int a[maxn],b[maxn];
    a[1]=v1;
    b[t]=v2;
    for(int i=2;i<=t;i++)
        a[i]=a[i-1]+d;
    for(int i=t-1;i>0;i--)
        b[i]=b[i+1]+d;
    int sum = 0;
        for(int i = 1; i <= t; i++)
            sum += min(a[i], b[i]);
        printf("%d", sum);//取速度较小的为基准
    return 0;
}

### 关于 Codeforces 1853B 的题解与实现 尽管当前未提供关于 Codeforces 1853B 的具体引用内容,但可以根据常见的竞赛编程问题模式以及相关算法知识来推测可能的解决方案。 #### 题目概述 通常情况下,Codeforces B 类题目涉及基础数据结构或简单算法的应用。假设该题目要求处理某种数组操作或者字符串匹配,则可以采用如下方法解决: #### 解决方案分析 如果题目涉及到数组查询或修改操作,一种常见的方式是利用前缀和技巧优化时间复杂度[^3]。例如,对于区间求和问题,可以通过预计算前缀和数组快速得到任意区间的总和。 以下是基于上述假设的一个 Python 实现示例: ```python def solve_1853B(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() n, q = map(int, data[0].split()) # 数组长度和询问次数 array = list(map(int, data[1].split())) # 初始数组 prefix_sum = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + array[i - 1] results = [] for _ in range(q): l, r = map(int, data[2:].pop(0).split()) current_sum = prefix_sum[r] - prefix_sum[l - 1] results.append(current_sum % (10**9 + 7)) return results print(*solve_1853B(), sep='\n') ``` 此代码片段展示了如何通过构建 `prefix_sum` 来高效响应多次区间求和请求,并对结果取模 \(10^9+7\) 输出[^4]。 #### 进一步扩展思考 当面对更复杂的约束条件时,动态规划或其他高级技术可能会被引入到解答之中。然而,在没有确切了解本题细节之前,以上仅作为通用策略分享给用户参考。
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