这道“滑雪板打包问题”主要考查以下知识点：
1. 数据输入与处理
- 文件或标准输入读取：需要从输入中准确读取滑雪板个数、包裹总重量以及每个滑雪板的重量和长度信息。涉及到对输入格式的解析，比如从多行输入中提取对应的数据，在C++中可能会用到
cin，Python中会用到input函数等，并配合数据类型转换（如int()、float()） 。 - 数据存储：将读取到的数据合理存储，如使用数组、列表（Python ）、向量（C++ 的
vector）等数据结构来存储每个滑雪板的重量和长度信息，方便后续处理。
2. 贪心算法或动态规划（解题策略相关）
- 贪心算法：尝试以一种局部最优的方式来构建打包方案。例如，优先选择重量大的滑雪板进行组合打包，或者按照某种顺序（如长度从大到小、重量从大到小等）依次选择滑雪板进行打包，使得在满足重量限制的条件下，使用最少长度的木板。判断是否能应用贪心策略以及如何应用是关键。
- 动态规划：如果贪心算法不能保证得到全局最优解，可能需要考虑动态规划。动态规划通常用于解决具有最优子结构性质的问题，需要分析问题是否满足重叠子问题和最优子结构特性，然后定义状态和状态转移方程来求解。比如定义
dp[i][j]表示前i个滑雪板在重量限制为j时所需木板的最小总长度，通过状态转移方程来计算最终结果。
3. 循环与条件判断
- 循环：遍历滑雪板信息时，需要使用循环结构，如
for循环（C++ 、Python ）来依次处理每个滑雪板的数据，或者在构建打包方案时，使用循环来尝试不同的组合方式。 - 条件判断：在组合滑雪板进行打包时，需要通过条件判断（如
if语句）来检查当前组合的重量是否超过包裹总重量限制，以及选择合适的打包方案等。
4. 基本数学运算
涉及到简单的加法运算来计算组合滑雪板的总重量，比较大小运算来确定当前滑雪板的长度是否是当前打包组中的最大长度等。
4 条评论
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admin SU @ 2025-6-7 22:10:33
#include<iostream> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std; struct HB{ int h; int w; }; bool cmp(HB h1,HB h2){ //if(h1.h != h2.h){ return h1.h > h2.h; //}else{ // return h1.w < h2.w; //} } int main() { int n,m; cin >> n>>m; HB hbs[200]; for(int i=1;i<=n;i++){ cin>>hbs[i].w>>hbs[i].h; } sort(hbs+1,hbs+1+n,cmp); //cout<<"---------"<<endl; int w = 0; int sm = 0;//木板的总长 vector<HB> bao; for(int i=1;i<=n;i++){ //cout<<hbs[i].w<<' '<<hbs[i].h<<endl; if(w+hbs[i].w<=m){ bao.push_back(hbs[i]); w+=hbs[i].w; }else{ sm += bao[0].h*2; bao.clear(); bao.push_back(hbs[i]); w = hbs[i].w; } } if(!bao.empty()){ sm += bao[0].h*2; } cout<<sm; return 0; } -
@ 2025-6-7 21:22:36
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; // 定义滑雪板结构体，包含重量和长度属性 struct Snow { int weight; int length; } board[1000]; // 存储最多1000个滑雪板 // 比较函数：按照滑雪板长度从大到小排序 bool cmp(const Snow& a, const Snow& b) { return a.length > b.length; } int main() { int n, m; // n为滑雪板数量，m为每个包裹的最大承重 cin >> n >> m; // 输入每个滑雪板的重量和长度 for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> board[i].weight >> board[i].length; } // 按滑雪板长度从大到小排序 sort(board, board + n, cmp); // minl：总木板长度，w1：当前包裹的总重量，l1：当前包裹中最长滑雪板的长度 int minl = 0, w1 = 0, l1 = 0; // 遍历每个滑雪板，尝试放入当前包裹或创建新包裹 for (int i = 0; i < n; i++) { // 如果当前滑雪板能放入当前包裹（不超重） if (w1 + board[i].weight <= m ) { w1 += board[i].weight; // 更新当前包裹总重量 // 更新当前包裹中最长滑雪板的长度 if (board[i].length > l1) { l1 = board[i].length; } } else { // 若放入会超重，则封闭当前包裹，计算所需木板长度 minl += 2 * l1; // 创建新包裹，放入当前滑雪板 w1 = board[i].weight; l1 = board[i].length; } } // 处理最后一个包裹的木板长度 minl += 2 * l1; // 输出所需木板的总长度 cout << minl; return 0; } -
@ 2025-6-7 14:40:02
3、滑雪板打包问题 【题目描述】 一家新开业的滑雪场，需要采购不同规格的滑雪板，每个滑雪板的长度是不固定的，现在需要把排列好的滑雪板用木板做成木箱封装好进行快递，每次快递的总重量是有限制的，不能超过重量G。 只要每次打包的重量不超过G，多个滑雪板可以摞放在一起，使用与最长滑雪板长度相同的两个木板进行固定。假设，给出排列好的每个滑雪板的重量Gi，和长度Li，请计算需要最少多长的木板才能将所有的滑雪板包好。 【输入格式】 输入的第一行有两个数字，一个是滑雪板的个数，一个是包裹总重量。以下滑雪板个数行，每行的第一个数是滑雪板的重量Gi和长度Li。 【输出格式】 输出需要最少的木板的总长度。注：每次打包需要2个木板。 【样例输入】 5 5 2 1 1 2 1 3 2 3 2 2 【样例输出】 10 -
@ 2025-6-7 14:37:20
这道“滑雪板打包问题”主要考查以下算法与编程核心知识点，对应编程竞赛/算法面试常见考点：
一、贪心算法（Greedy Algorithm）
- 核心思想：
需通过**“重量约束下，优先选长滑板”** 的贪心策略分组——每次尽可能选更多滑板（不超重量G），且保证组内最长滑板决定木板长度，以此最小化总木板长度。
（类似“活动选择”“区间调度”等经典贪心场景，考验对贪心策略的推导与验证）
二、排序算法（Sorting）
- 应用场景：
为实现贪心逻辑，需先对滑板按长度从大到小排序（优先处理长滑板，确保组内最长板能覆盖后续短滑板，避免“长板被迫单独分组”增加总长度）。
（考查对排序规则设计、稳定性及时间复杂度的理解，如选择O(nlogn)的排序方式）
三、分组逻辑与模拟（Grouping & Simulation）
- 实现要点：
遍历已排序滑板，尝试“累加重量”构建分组，当加入新滑板会超G时，结束当前分组、开启新分组。每组的木板长度由组内最长滑板（因已排序，即组内第一个滑板）决定。
（考查循环、条件判断的逻辑设计，以及对“分组状态维护”的细节处理）
四、输入输出处理（IO Handling）
- 考点体现：
需正确读取多组输入（滑板数量、总重量G、每组Gi/Li），并按要求输出总木板长度。涉及多行输入解析、数据类型转换（如字符串转整数）。
（对应编程基础中“处理标准输入输出”的能力，尤其是批量数据读取）
五、复杂度分析与优化（隐性考点）
- 潜在要求：
若数据量较大，需保证算法时间复杂度合理（如排序O(nlogn)+ 遍历O(n)，整体可接受）。需理解贪心策略为何最优（或证明无更优解），避免因暴力枚举（如全排列分组）导致超时。
简单来说，这道题综合考查 “贪心策略设计 + 排序应用 + 分组逻辑实现” ，是算法题中典型的“贪心 + 模拟”题型，贴近NOIP普及组/ACM入门级难度，重点检验对基础算法思路的落地能力。
- 核心思想：
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