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wzjs 2025/8/31 6:42:47

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一、问题描述

一辆汽车加满油后可以行驶 n km。在前往目的地的途中，有多个加油站。我们的目标是设计一个有效的算法，确定汽车应该在哪些加油站停靠加油，以使得沿途的加油次数最少。

二、输入输出形式

算法的输入包括两部分：第一行有两个正整数 n 和 k，分别表示汽车加满油后的行驶里程和加油站的数量；第二行包含 k+1 个整数，表示第 k 个加油站与第 k-1 个加油站之间的距离。其中，第 0 个加油站代表出发地（汽车已在此加满油），第 k+1 个加油站代表目的地。

输出则为最少加油次数以及加油站点的编号。如果无法到达目的地，则输出“No Solution”。

例如，样例输入为：

7 7
1 3 5 2 6 3 5 5

样例输出为：

5
2 4 5 6 7

三、算法设计

（一）贪心策略选择

贪心算法在每一步选择中都采取当前状态下最优的策略，希望通过局部最优选择来达到全局最优解。在汽车加油问题中，贪心策略是在每次加油时，尽可能地驶向最远的加油站。这样可以减少加油次数，因为我们每次都尽可能地延长行驶距离。

具体来说，每次到达一个加油站后，我们会计算从该加油站出发，汽车在不加油的情况下能到达的最远加油站。然后选择这个最远的加油站作为下一个加油点。如果无法到达下一个加油站，则输出“No Solution”。

（二）算法步骤

初始化当前位置为出发地（第 0 个加油站），加油次数为 0，加油站点列表为空。
循环执行以下操作：
- 从当前位置开始，计算汽车在不加油的情况下能行驶的最大距离所能到达的最远加油站。
- 如果该最远加油站已经到达或超过了目的地，则结束循环。
- 如果无法到达任何更远的加油站（即汽车无法继续前行），则输出“No Solution”并结束算法。
- 否则，增加加油次数，将最远加油站添加到加油站点列表中，并将当前位置更新为该最远加油站。
输出最少加油次数和加油站点列表。

四、代码实现

以下是使用 C++ 实现的代码：

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;int main() {int n, k;cin >> n >> k;vector<int> dist(k + 1);for (int i = 0; i <= k; ++i) {cin >> dist[i];}int current_pos = 0;int count = 0;vector<int> stops;while (true) {int sum_dist = 0;int max_reach = current_pos;for (int i = current_pos; i <= k; ++i) {sum_dist += dist[i];if (sum_dist > n) {break;}max_reach = i + 1;}if (max_reach >= k + 1) {break;}if (max_reach == current_pos) {cout << "No Solution" << endl;return 0;}count++;stops.push_back(max_reach);current_pos = max_reach;}cout << count << endl;for (size_t i = 0; i < stops.size(); ++i) {if (i > 0) {cout << " ";}cout << stops[i];}cout << endl;return 0;
}

（一）代码解读

输入读取：首先读取汽车加满油后的行驶里程 n 和加油站数量 k。然后读取 k+1 个整数，表示相邻加油站之间的距离。
初始化变量：当前位置 current_pos 初始化为 0（出发地），加油次数 count 初始化为 0，加油站点列表 stops 初始化为空。
循环计算最远加油站：
- 在每次循环中，从当前位置开始，计算汽车在不加油的情况下能行驶的最大距离所能到达的最远加油站 max_reach。
- 如果 max_reach 已经到达或超过了目的地（k+1 个加油站中的第 k+1 个），则跳出循环。
- 如果 max_reach 没有变化（即汽车无法继续前行），输出“No Solution”并结束程序。
- 否则，增加加油次数，将 max_reach 添加到加油站点列表中，并将当前位置更新为 max_reach。
输出结果：输出最少加油次数和加油站点列表。

（二）算法复杂度分析

该算法的时间复杂度为 O(k^2)。在最坏情况下，对于每个加油站，我们都需要遍历后续的所有加油站来找到最远可达的加油站。空间复杂度为 O(k)，用于存储加油站点列表。

五、算法性能分析

（一）优点

简单易懂：贪心算法的思路直观，易于实现和理解。
高效性：在大多数情况下，贪心算法能够快速找到最优解，特别适用于加油站数量较多的场景。

（二）缺点

局部最优不等于全局最优：贪心算法只能保证在每一步选择当前最优解，但无法保证最终解一定是全局最优解。然而，在汽车加油问题中，贪心策略能够得到正确的最少加油次数。
对输入数据的依赖性：如果输入数据不符合实际情况（例如，加油站分布过于密集或稀疏），贪心算法可能无法找到最优解或输出“No Solution”。