走进“202312-1仓库规划”的解题思路，探索算法的奥秘！

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2022-11-10 00:13:47

揭开仓库规划题目的奥秘：动态规划与贪心算法

一、仓库规划题目的核心挑战

计算机科学领域的竞赛经常要求选手解决各种具有挑战性的问题，其中之一就是仓库规划问题。该问题涉及在给定的仓库平面图和货物位置的情况下，计算将货物运送到指定地点所需的最小移动距离。

二、剖析解题思路：动态规划与贪心算法

为了解决仓库规划问题，我们需要采用动态规划或贪心算法。

动态规划

动态规划是一种自底向上的算法，将问题分解为较小的子问题，然后从最小的子问题开始逐步解决。对于仓库规划问题，我们可以使用一个矩阵来存储从仓库的某个位置到指定地点的最短距离，并逐步更新矩阵中的值。

贪心算法

贪心算法是一种自顶向下的算法，在每个步骤中做出局部最优的选择。对于仓库规划问题，我们可以使用贪心算法根据货物的重量对货物进行排序，然后依次将货物运送到指定地点。

三、代码示例

动态规划（Python）

# 导入必要的库
import numpy as np

# 创建一个矩阵来存储最短距离
dp = np.zeros((n, m))

# 设置初始状态
dp[0][0] = 0

# 遍历所有的单元格
for i in range(1, n):
    dp[i][0] = dp[i-1][0] + 1
for j in range(1, m):
    dp[0][j] = dp[0][j-1] + 1

# 计算最短距离
for i in range(1, n):
    for j in range(1, m):
        dp[i][j] = min(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + 1

贪心算法（C++）

#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;

int main() {
    int n, m;
    cin >> n >> m;
    priority_queue<int> pq;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int w;
        cin >> w;
        pq.push(w);
    }
    int min_dis = 0;
    while (!pq.empty()) {
        int w = pq.top();
        pq.pop();
        min_dis += w;
    }
    cout << min_dis << endl;
    return 0;
}