51nod 1099 任务执行顺序(贪心)

本文介绍了一个经典的算法问题——如何优化任务执行顺序以最小化所需内存空间。通过对比不同任务执行顺序的影响,文章提出了一种有效的排序策略,并给出了实现代码。

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基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 20  难度:3级算法题
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有N个任务需要执行,第i个任务计算时占R[i]个空间,而后会释放一部分,最后储存计算结果需要占据O[i]个空间(O[i] < R[i])。
例如:执行需要5个空间,最后储存需要2个空间。给出N个任务执行和存储所需的空间,问执行所有任务最少需要多少空间。
Input
第1行:1个数N,表示任务的数量。(2 <= N <= 100000)
第2 - N + 1行:每行2个数R[i]和O[i],分别为执行所需的空间和存储所需的空间。(1 <= O[i] < R[i] <= 10000)
Output
输出执行所有任务所需要的最少空间。
Input示例
20
14 1
2 1
11 3
20 4
7 5
6 5
20 7
19 8
9 4
20 10
18 11
12 6
13 12
14 9
15 2
16 15
17 15
19 13
20 2
20 1
Output示例
135

思路:这题的方法特别经典,先说说我做题时候想法, 我当时想的是执行时间大的一定要放前面,因为执行时间大的,其余执行时间小的可能在他剩余里面运行,从而不用申请新的, 执行时间小的放前面的话, 前面有许多存储的,这时候大的来,总的占用空间肯定很大。。。结果只对几个测试点。。。

这题正解:转自:光速小丸子

这道题 我几乎是试出来的。。。

后来想了想,说一下自己的理解。
第n个任务有两个参数,一个是执行空间oper,一个是存储时间strore。根据题意可知,oper>=store。
假设只有两个任务,那么就两种结果,先执行a,后执行b。或者先执行b,后执行a。
前者的结果是 max(a.oper,a.store+b.oper)
后者的结果是 max(b.oper,b.store+a.oper)
这个时候可以知道,结果一定是min( a.store+b.oper , b.store+a.oper )
假设a.store + b.oper < b.store + a.oper 。产生这样结果的原因是 先执行a,后执行b的顺序
所以有b.oper - b.store < a.oper - a.store。所以可知,排序的时候要将 store-oper 这个差值大的放前面,让它先执行,这样就能取到最小值。

这中方法很强,应该也比较常用, 对n个变量进行规划从而达到某种目的,可以变成两个变量,假设这两个变量的关系,然后通过关系找必定成立的性质,今年山东省赛金牌题,就是这个思想 -> 传送门

代码:

#include<stdio.h>
#include<algorithm> 
using namespace std;
struct node{
	int r;
	int o;
}f[100000];
int cmp(node a,node b){
	return a.r -a.o >b.r -b.o ;
}
int main()
{
	int n;
	scanf("%d",&n);
	for(int i=0;i<n;i++){
		scanf("%d%d",&f[i].r,&f[i].o);
	}
	sort(f,f+n,cmp); 
	int pos=0;//不断记录存储空间和;
	int res=0;//所需的最小空间 
	for(int i=0;i<n;i++){
		if(res<pos+f[i].r){
			res=pos+f[i].r ;	
		}
		pos+=f[i].o; 
	} 
	printf("%d\n",res);
	return 0;
} 


题目 51nod 3478 涉及一个矩阵题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行列组合**: - 由于 `N` `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行列需要修改,并且注意行列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举位运算来处理组合题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行列交叉点的重复计算题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关题 1. 如何优化矩阵中行列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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