重庆交通大学2024年蓝桥杯测试赛1题解(Java版本)

1、抓钱

题目描述:

有一堆纸币,面值为1元、5元、10元、20元、50元、100元的各有a, b, c, d, e, f张。现在允许你抓n次,每次只能抓一张纸币,请问最多能抓到多少元钱。

输入描述:

输入数据占两行,第一行为6个正整数a, b, c, d, e, f,用空格隔开,这些正整数都是≤10。第二行为一个正整数n,n≤30。

输出描述:

输出占一行,为求得的答案。

样例输入:

样例输出:

1 2 3 4 5 6

10

贪心思想,每次抓取面额最大的

import java.util.Scanner;public class Main {public 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/802621.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【剪映专业版】03云空间扩容

视频课程:B站有知公开课【剪映电脑版教程】 个人云空间:多端同步及素材、草稿保存 云空间默认为512M,可以免费提升至3GB 访问剪映官网-全能易用的桌面端剪辑软件-轻而易剪 上演大幕,后进入工作台 点击消息 小组云空间&#xff…

视频图像的两种表示方式YUV与RGB(2)

前一篇文章具体介绍了视频图像的两种表示方式,此篇详细介绍下YUV的采样格式及其对图像视频的表示方式。 常见YUV有很多规格,例如YUV444,YUV422和YUV420,后面的数字是表示采样的比例。其中YUV420是FFmpeg里最常用的,因为…

004_文本分析与挖掘(jieba库三种分词模式)

jieba库 一、概述 jieba 库的分词原理是利用一个中文词库,将待分词的内容与分词词库进行比对,通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组;除此之外,jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能。 支持三种分词模式 1、精确模式…

Linux(CentOS7)部署 y-api 接口管理平台

目录 前言 前置环境 mongodb node 安装 y-api 部署页面 启动 y-api 基本使用教程 前言 前后端分离时代,前后端通过接口文档来协作开发项目。一般开发过程中,由后端先编写接口文档,然后交付给前端,这时候前后端都根据这个…

[数据概念|方案实操]最新案例-七个数据资产化案例解析

“ 数据资产化市场发展可称得上是如火如荼” 数据资产化市场快速发展,最近又涌现出一批创新案例,在这里跟大家做一个分享和解析,这里我们按照发生或报道时间顺序由近至远。 1.2024年3月21日,北京建院完成建筑数据资产模拟入表 2…

ML Kit:通过Mendix 集成人脸识别算法

预训练模型是一种已经使用训练数据集进行训练并包含执行模型所需所有参数的机器学习模型。这类模型常用于计算机视觉领域,比如可以在Mendix Studio Pro中导入ONNX模型后,可以在微流程中执行该模型。 本文讲述如何在Mendix应用程序中集成特定的人脸检测模…

OpenHarmony实战:帆移植案例(中)

OpenHarmony实战:帆移植案例(上) Audio服务介绍 服务节点 基于ADM框架的audio驱动对HDI层提供三个服务hdf_audio_render、hdf_audio_capture、hdf_audio_control。 开发板audio驱动服务节点如下: console:/dev # ls -al hdf_au…

【24年软考】信息系统项目管理师论文写作技巧(附范文10篇)

24年软考信息系统项目管理师论文写作准备: 论文准备时一定要紧扣考纲来进行,这样才能紧靠考试内容,不至于跑偏得不到高分。 1、多看论文范文,能够从别人的论文中快速熟悉写作的框架和思路。(结尾有论文范文分享&…

hell 中各种括号的作用()、(())、[]、[[]]、{}

一、小括号,圆括号 () 1、单小括号 () 命令组。括号中的命令将会新开一个子shell顺序执行,所以括号中的变量不能够被脚本余下的部分使用。括号中多个命令之间用分号隔开,最后一个命令可以没有分号,各命令和括号之间不必有空格。…

数据库之DQL操作(数据查询语言)

DQL英文全称是Data Query Language(数据查询语言),数据查询语言,用来查询数据库中表的记录。查询关键字: SELECT。 本节介绍以下表为例: create table emp(id int comment 编号,workno varchar(10) comment 工号,nam…

mybatis-plus与mybatis同时使用别名问题

在整合mybatis和mybatis-plus的时候发现一个小坑&#xff0c;单独使用mybatis&#xff0c;配置别名如下&#xff1a; #配置映射文件中指定的实体类的别名 mybatis.type-aliases-packagecom.jk.entity XML映射文件如下&#xff1a; <update id"update" paramete…

rabbitmq安装延时插件

rabbitmq安装延时插件 1、下载延迟插件 在 RabbitMQ 的 3.5.7 版本之后&#xff0c;提供了一个插件&#xff08;rabbitmq-delayed-message-exchange&#xff09;来实现延迟队列 &#xff0c;同时需保证 Erlang/OPT 版本为 18.0 之后。 我这里 MQ 的版本是 3.10.0 现在去 GitH…

深入浅出 -- 系统架构之微服务标准组件及职责

我们来认识一下微服务架构在Java体系中依托哪些组件实现的。 相对于单体架构的简单粗暴&#xff0c;微服务的核心是将应用打散&#xff0c;形成多个独立提供的微服务&#xff0c;虽然从管理与逻辑上更符合业务需要。但微服务架构也带来了很多急需解决的核心问题&#xff1a; 1…

Java项目中使用事务

事务的四大特性 事务特性ACID&#xff1a;原子性&#xff08;Atomicity&#xff09;、一致性&#xff08;Consistency&#xff09;、隔离性&#xff08;Isolation&#xff09;、持久性&#xff08;Durability&#xff09;。 原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功&#x…

HarmonyOS 开发-实现Swiper高度可变化效果

介绍 在很多应用中&#xff0c;swiper组件每一个page的高度是不一致的&#xff0c;所以需要swiper组件下方页面的高度跟着一起变化。 效果图预览 使用说明 向左滑动swiper组件&#xff0c;上方swiper组件高度变高&#xff0c;下方页面随着swiper的变化而平滑的变化。 实现思…

第十三届蓝桥杯C/C++大学B组真题题解(一)

1、扫雷 #include <bits/stdc.h> using namespace std; int n,m; const int N110; int g[N][N]; int dx[8]{-1,-1,-1,0,1,1,1,0}; int dy[8]{-1,0,1,1,1,0,-1,-1}; int dfs(int x,int y){int ans0;for(int i0;i<8;i){int axdx[i],bydy[i];if(a<0||a>n-1||b<0…

【RHEL】redhat yum 报错: not registered to Red Hat Subscription Management.

【RHEL】redhat yum 报错: not registered to Red Hat Subscription Management. 问题描述解决方法参考博客&#xff1a; 问题描述 使用redhat7用yum install -y dos2unix命令时出现这个错误 This system is not registered to Red Hat Subscription Management. You can use …

39.Python从入门到精通—parseString 方法 Python 解析XML实例 使用xml.dom解析xml

39.Python从入门到精通—parseString 方法 Python 解析XML实例 使用xml.dom解析xml parseString 方法Python 解析XML实例使用xml.dom解析xml parseString 方法 parseString 方法是 Python 标准库中 xml.dom.minidom 模块中的一个函数&#xff0c;用于解析 XML 字符串并构建 DO…

乳腺癌诊断的集成自注意力Transformer编码器

ETECADx: Ensemble Self-Attention Transformer Encoder for Breast Cancer Diagnosis Using Full-Field Digital X-ray Breast Images 内科医生和放射科医生建议使用多种方法来发现乳腺癌&#xff0c;包括数字乳房x线摄影(DM)、超声(US)和磁共振成像(MRI)。 CAD系统与乳腺x线…

深度学习【向量化(array)】

为什么要向量化 在深度学习安全领域、深度学习练习中&#xff0c;你经常发现在训练大量数据时&#xff0c;深度学习算法表现才更加优越&#xff0c;所以你的代码运行的非常快至关重要&#xff0c;否则&#xff0c;你将要等待非常长的时间去得到结果。所以在深度学习领域向量化…