博客
关于我
SSL大厅安排
阅读量:354 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1280 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到一种方法来最大化演讲大厅的使用时间。演讲大厅需要通过选择一些预定而拒绝其他预定,以使演讲者使用时间最长。

方法思路

  • 问题分析:我们需要尽可能多地安排演讲,使得它们之间尽可能紧密地连续进行。这是一个典型的调度问题,可以使用贪心算法或动态规划来解决。
  • 排序演讲时间:将所有演讲按开始时间从早到晚排序,这样可以方便地找到可以连接的演讲。
  • 动态规划:使用动态规划来记录前i个演讲的最长时间段。对于每个演讲i,计算其与前面所有可能连接的演讲j的最长时间段,更新b[i]的值。
  • 计算最大时间:遍历所有演讲,计算每个演讲的最长时间段,并记录最终的最大时间。
  • 解决代码

    #include 
    #include
    #include
    #include
    #include
    using namespace std;struct f { int l, r;};bool cmp(f a, f b) { if (a.l != b.l) return a.l < b.l; return a.r < b.r;}int main() { int n, m = 0; cin >> n; struct f a[1001]; for (int i = 1; i <= n; ++i) { int l, r; cin >> l >> r; a[i] = {l, r}; } sort(a + 1, a + n + 1, cmp); int b[1001]; b[0] = 0; for (int i = 1; i <= n; ++i) { b[i] = a[i].r - a[i].l; for (int j = 1; j < i; ++j) { if (a[j].r <= a[i].l) { if (b[j] + (a[i].r - a[i].l) > b[i]) { b[i] = b[j] + (a[i].r - a[i].l); } } } if (b[i] > m) m = b[i]; } cout << m << endl; return 0;}

    代码解释

  • 输入处理:读取输入的演讲时间,存储在结构体数组中。
  • 排序:使用自定义比较函数按开始时间排序演讲时间段。
  • 动态规划计算:初始化b数组,遍历每个演讲,计算其与前面所有可能连接的演讲的最长时间段。
  • 结果输出:输出最大使用时间。
  • 这个方法通过动态规划有效地解决了演讲调度问题,确保了演讲大厅的最大化使用时间。

    转载地址:http://pgue.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
    查看>>
    pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
    查看>>
    pandas 重新采样到每月的特定工作日
    查看>>
    pandas :如何删除以NaN为列名的多个列?
    查看>>
    pandas :我如何对堆叠的条形图进行分组?
    查看>>
    pandas :按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)
    查看>>
    pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
    查看>>
    Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
    查看>>
    Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
    查看>>
    pandas.columns、get_dummies等用法
    查看>>
    pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
    查看>>
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
    查看>>
    pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
    查看>>
    Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
    查看>>
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、groupby 和特定月份的求和
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档 ~ 基础用法1
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法2
    查看>>