x星球的居民脾气不太好，但好在他们生气的时候唯一的异常举动是：摔手机;

（1）对于这道题摔手机测试题呢！也就是求它的最优解;我一开始想到这道题的解法呢！是二分解,但你往里面具体的深入的看题，它是一个巨大的坑；既然这样行不通，那我们就只能换另一个思路了，dp动态规划；

我们首先来看一下题目：

****//标题：测试次数

//x星球的居民脾气不太好，但好在他们生气的时候唯一的异常举动是：摔手机。

//各大厂商也就纷纷推出各种耐摔型手机。x星球的质监局规定了手机必须经过耐摔测试，并且评定出一个耐摔指数来，之后才允许上市流通.

//x星球有很多高耸入云的高塔，刚好可以用来做耐摔测试。塔的每一层高度都是一样的，与地球上稍有不同的是，他们的第一层不是地面，而是相当于我们的2楼。

//如果手机从第7层扔下去没摔坏，但第8层摔坏了，则手机耐摔指数=7。

//特别地，如果手机从第1层扔下去就坏了，则耐摔指数=0。

//

在来了解一下如何解题？这个动态规划到底怎么写？

1.我们摔手机测试按着运气再差的心态来说是吧！摔3次，恰巧都坏了呢?

2.令dp[i][j]为i层j个手机的最多(最优)测试次数。第一摔如何摔？每一层都可以作为第一摔。

3.设第一摔选在了第k层。

第一摔只能有两种结果：碎或者不碎。

(1)碎

如果碎了就让他们碎了都-1,楼层和手机，上面的层不再考虑，只需要在下面的层测试，手机少了一部，即 dp[k-1][j-1];

(2)不碎

如果没碎，下面的层不再考虑，只需要在上面的层测试，手机还是那么多，即 dp[i-k][j]

通过上面的分析:

因此，我们得出从k层开始摔，运气最坏需要 max(dp[k-1][j-1], dp[i-k][j]) + 1 次测试

k有多种选择，因此 最好的结果为： dp[i][j] = min( max(dp[k-1][j-1], dp[i-k][j]) + 1 )

所以存在最优解，故我们采取最优策略，求子问题的min即可，而碎或者未碎这种事情会存在最坏情况，故我们采用最坏情况的值，求子决策的max即可。

具体代码展示:

int dp[][]=new int[1001][4];//初始化dp的大小for (int n = 1; n <=3; n++) //它的手机个数for (int i = 1; i <=1000; i++) { //楼层数dp[i][n]=dp[i-1][n]+1;// 当前最优次数[楼层][2]=1+当前最优次数[楼层-1][2];//最坏情况for (int j = 1; j <i&&n>1; j++) dp[i][n]=Math.min(dp[i][n],Math.max(dp[j-1][n-1], dp[i-j][n])+1);//然后math.min找最优解}System.out.println(dp[1000][3]);//当前最优次数；

int dp[][]=new int[1001][4];for (int n = 1; n <=3; n++) for (int i = 1; i <=1000; i++) {dp[i][n]=dp[i-1][n]+1;for (int j = 1; j <i&&n>1; j++) dp[i][n]=Math.min(dp[i][n],Math.max(dp[j-1][n-1], dp[i-j][n])+1);}System.out.println(dp[1000][3]);

结果:19

蓝桥杯——第九届C语言B组第五题：x星球的居民脾气不太好 但好在他们生气的时候唯一的异常举动是：摔手机；

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