华为OD 高效的任务规划(200分)【java】A卷+B卷
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华为OD统一考试A卷+B卷 新题库说明
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B卷对应20022部分考题以及新出的题目,A卷对应的是新出的题目。
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题目类型:动态规划
题目描述:
你有 n 台机器编号为 1~n,每台都需要完成完成一项工作,机器经过配置后都能完成独立完成一项工作。
假设第 i 台机器你需要花 B 分钟进行设置,然后开始运行,J 分钟后完成任务。
现在,你需要选择布置工作的顺序,使得用最短的时间完成所有工作。
注意,不能同时对两台机器进行配置,但配置完成的机器们可以同时执行它们各自的工作。
输入描述:
第一行输入代表总共有 M 组任务数据(1<M<=10)。
每组数第一行为一个整数,指定机器的数量 N(0<N<=1000)。
随后的 N 行每行两个整数,第一个表示 B(0<=B<=10000),第二个表示 J(0<=J<=10000)。
每组数据连续输入,不会用空行分隔。
各组任务单独计时。
输出描述:
对于每组任务,输出最短完成时间,且每组的结果独占一行。
例如,两组任务就应该有两行输出。
示例 1:
输入
1
1
2 2
输出
4
说明
第一行1为一组任务,
第二行1代表只有一台机器,
第三行表示该机器配置需2分钟,执行需要2分钟。
解题思路:
题中要求总耗时最短,而且注意到题中:每次只能配置一台机器,那么一个简单道理就是让任务工作时间最长的机器先运行;
最浅显的解释是:如果让任务工作时间最短的在前面运行,那么同段时间的时间利用率就不是最高,因此并行数量越多越好,这样才会获得总体最短时间;
动态规划:dp[i]表示当前机器工作完成经过的总时间。
转移方程:因为第i台机器开始配置并工作必须是前i-1台机器都完成了配置,当前机器之前所有机器的总配置时间用last来表示,则第i台机器完成工作所用的总时间dp[i] = last + machine[i][0] + machine[i][1];(包含了此前所有机器的配置时间last);
设最短的完成时间res,初始化res=0,last=0,则 res = max(res, dp[i]);
参考代码:
import java.util.*;public class assignmentArrangement {public static void main(String[] args) {Scanner in = new Scanner(System.in);int M = in.nextInt();for(int m = 0; m < M; m++) {int N = in.nextInt();// 动态规划,让任务工作时间最长的机器先运行,这样总体时间才最短啊int[] dp = new int[N]; // dp[i]第i台机器工作完的时间int last = 0; // 之前机器配置完成的时间int res = 0; //总时间int[][] machine = new int[N][2]; // 每组任务的N台机器的配置时间和工作时间for (int i = 0; i < N; i++) {int B = in.nextInt();int J = in.nextInt();machine[i][0] = B;machine[i][1] = J;}// lambda按第二元素降序排序,即按工作时间降序排序Arrays.sort(machine, (e1, e2) -> (e2[1] - e1[1]));for (int i = 0; i < N; i++) {dp[i] = last + machine[i][0] + machine[i][1];last += machine[i][0];res = Math.max(res, dp[i]);}System.out.println(res);}}
}
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