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题目
 
   
  
给定一个石头石头问题，需要找到一种方法来确定在给定的约束条件下能够达到的最优解
 
   
  
思路
 
   
  
首先，我们需要理解石头问题的基本要求，然后通过动态规划的方法来解决这个问题。具体步骤如下：
 
   
  
1. **问题分析**：石头问题通常涉及到在一定范围内移动，能够跳跃一定的步数，我们需要找到到达终点时所需的最小跳跃次数或最优路径。
 
   
  
2. **动态规划方法**：我们可以使用动态规划的方法来解决这个问题。具体来说，我们需要定义一个状态数组，记录到达每个位置的最优解。
 
   
  
3. **状态定义**：假设我们定义一个数组 `a`，其中 `a[i]` 表示到达位置 `i` 的最优解。我们需要初始化这个数组，并通过状态转移方程来更新它。
 
   
  
4. **状态转移方程**：对于每一个位置 `i`，我们需要考虑从前一个位置 `i-j` 转移过来，并找到最优解。这可以通过遍历所有可能的 `j` 值来实现。
 
   
  
5. **优化和结果计算**：在定义了状态转移方程后，我们需要对状态数组进行优化，找到最终的最优解。通常，我们会遍历状态数组，找到最小的值作为最终结果。
 
   
  
6. **代码实现**：根据上述思路，我们可以编写相应的代码来实现这个算法。需要注意的是，代码中需要正确初始化数组，避免出现错误，确保逻辑正确无误。
 
   
  
代码解析
 
   
  
以下是实现上述思路的代码：
 
   
  
#include 
     
      #include 
      
       #include 
       
        #include 
        
         #include 
         
          using namespace std;int L, t, s, n, a[300*100], b[101], c[101], d[300*100];int lcm(int x, int y) { int r = x % y; int x2 = x, y2 = y; while (r) { x = y; y = r; r = x % y; } return x2 / y2 * y2;}signed main() { cin >> L >> s >> t >> n; for (int i = 1; i <= n; i++) { cin >> b[i]; } sort(b + 1, b + 1 + n); if (s == t) { int r = 0; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (b[i] % s == 0) { r++; } } cout << r << endl; return 0; } memset(a, 0x3F, sizeof(a)); int r = 90; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (b[i] - b[i-1] > r) { c[i] = c[i-1] + r; } else { c[i] = c[i-1] + b[i] - b[i-1]; } d[c[i]] = 1; } L = min(L - b[n], 90) + c[n]; a[0] = 0; for (int i = 0; i <= L + 9; i++) { for (int j = s; j <= t; j++) { int pos = i + j; if (pos > L) { pos = L; } a[pos] = min(a[pos], a[i] + d[pos]); } } int mn = 1 << 30; for (int i = L; i <= L + 9; i++) { mn = min(a[i], mn); } cout << mn << endl; return 0;}
         
        
       
      
     
 
   
  
代码解释：
 
   
  
1. **头文件包含**：包括了常用的C++头文件，确保了程序的编译和运行环境。
 
   
  
2. **变量定义**：定义了多个数组和函数，包括 `lcm` 函数来计算最小公倍数。
 
   
  
3. **输入处理**：读取输入值并对 `b` 数组进行排序。
 
   
  
4. **特殊情况处理**：当 `s` 等于 `t` 时，计算满足条件的数量并输出结果。
 
   
  
5. **动态规划初始化**：初始化状态数组 `a` 和辅助数组 `c` 和 `d`。
 
   
  
6. **状态转移方程**：通过双重循环更新状态数组 `a`，记录到达每个位置的最优解。
 
   
  
7. **结果计算**：遍历状态数组，找到最小值作为最终结果并输出。
 
   
  
8. **注意事项**：代码中需要注意数组的大小和边界条件，确保程序正确运行。
 
   
  
通过上述步骤和代码，能够有效地解决石头石头问题，找到最优解。