游船出租


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1208: 游船出租

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题目描述

    现有公园游船租赁处请你编写一个租船管理系统。当游客租船时,管理员输入船号并按下S键,系统开始计时;当游客还船时,管理员输入船号并按下E键,系统结束计时。船号为不超过100的正整数。当管理员将0作为船号输入时,表示一天租船工作结束,系统应输出当天的游客租船次数和平均租船时间。
    注意:由于线路偶尔会有故障,可能出现不完整的纪录,即只有租船没有还船,或者只有还船没有租船的纪录,系统应能自动忽略这种无效纪录。

输入

    测试输入包含若干测试用例,每个测试用例为一整天的租船纪录,格式为:
    船号(1~100) 键值(S或E) 发生时间(小时:分钟)
    每一天的纪录保证按时间递增的顺序给出。当读到船号为-1时,全部输入结束,相应的结果不要输出。

输出

 对每个测试用例输出1行,即当天的游客租船次数和平均租船时间(以分钟为单位的精确到个位的整数时间)。

样例输入

1 S 08:10
2 S 08:35
1 E 10:00
2 E 13:16
0 S 17:00
0 S 17:00
3 E 08:10
1 S 08:20
2 S 09:00
1 E 09:20
0 E 17:00
-1

样例输出

2 196
0 0
1 60

提示

来源



AC code:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<stdio.h>
#include<map>
#include<math.h>
#include<string.h>
#include<queue>
#include<vector>
#include<set>
#define LL long long
#define exp 1e-9
#define MAXN 1000010

using namespace std;

int sum,cnt,num,h,m;
char ch;
int mark[111],sth[111],stm[111];

int jishi(int h1,int m1,int h2,int m2)
{
	int sum=0;
	if(h1<h2)
	{
		sum+=60-m1;
		h1++;
	}
	sum+=(h2-h1)*60+m2;
	return sum;
}

int main()
{
//	freopen("D:\\in.txt","r",stdin);
	memset(mark,0,sizeof(mark));	
	sum=cnt=0;
	while(scanf("%d",&num)!=EOF)
	{
		if(num==-1) break;
		if(num==0)
		{
			if(cnt==0) printf("0 0\n");
			else
				printf("%d %.0lf\n",cnt,sum*1.0/cnt);
			memset(mark,0,sizeof(mark));
			sum=cnt=0;
		}			
		scanf(" %c %d:%d\n",&ch,&h,&m);
		if(ch=='S')
		{
			mark[num]=1;
			sth[num]=h;
			stm[num]=m;
		}
		else if(ch=='E')
		{
			if(mark[num]==1)
			{
				cnt++;
				sum+=jishi(sth[num],stm[num],h,m);
//				printf("%d:%d\n",num,jishi(sth[num],stm[num],h,m));
				mark[num]=0;
			}
		}
	}	
	return 0;
}


<think>好的,我需要帮用户设计一个游船租赁系统的算法,属于IT解决方案。首先,用户提到的游船租赁可能涉及动态规划,因为引用里提到动态规划解决轮租用问题,特别是游艇问题。用户可能希望优化租船费用,找到最低成本的路径或租赁策略。 首先,我要回忆动态规划的基本原理。根据引用[4],动态规划通过分解子问题存储结果来减少计算量。对于游艇租赁,可能涉及到从站点i到j的最优租金计算。比如,用户提到的rent(i,j)是直接租赁的费用,但可能通过中间站点更便宜。 接下来,我需要确定问题的具体结构。假设有n个出租站,用户从i到j,可以选择直接租,或者分阶段租,比如从i到k,再从k到j。这候需要比较直接i到j的费用和i到k加上k到j的费用之和的最小值。 然后,动态规划的步骤通常是定义状态转移方程。例如,定义dp[i][j]为从i到j的最低费用。初始状态dp[i][j] = rent(i,j),然后逐步考虑中间点k,更新dp[i][j]为min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j})。这个过程需要从小区间开始,逐步扩大区间长度,直到覆盖整个站点范围。 另外,需要考虑算法间复杂度。如果有n个站点,三层循环(长度、起点、分割点)的话,间复杂度是O(n^3),这在n不太大的情况下是可行的,比如引用[3]中的游艇问题也是类似的处理。 用户可能需要一个具体的算法实现,比如用二维数组存储费用,然后动态规划填充这个数组。例如,初始化dp矩阵为原始租金,然后对于每个可能的区间长度(比如从2到n-1),遍历所有起点i,终点j=i+len,然后在i和j之间寻找中间点k,更新dp[i][j]的最小值。 此外,用户可能还需要系统设计方面的考虑,比如如何存储站点和租金数据,如何查询最优路径,以及如何集成到IT系统中。可能需要数据库存储不同站点的租金,前端让用户选择起点和终点,后端计算最优路径返回费用。 可能还需要考虑其他因素,比如间约束、只可用性等,但根据引用中的例子,主要焦点可能在费用优化上。因此,核心算法是动态规划解决最低费用路径,而系统设计则围绕该算法构建。 最后,生成相关问题要考虑用户可能进一步的问题,比如动态规划在该场景中的优势,算法优化方法,或者如何处理更复杂的约束条件。</think>### 游船租赁系统算法设计 IT解决方案 #### 1. 问题建模与核心算法 游船租赁系统的核心需求是**为游客提供最低成本的租赁路径规划**。参考动态规划在轮租赁问题中的应用[^2][^3],设计以下解决方案: **动态规划状态定义**: - 设$dp[i][j]$表示从站点$i$到站点$j$的最低租金 - 初始化$dp[i][j] = rent(i,j)$(直接租赁费用) **状态转移方程**: $$ dp[i][j] = \min_{i < k < j}(dp[i][k] + dp[k][j]) $$ 通过比较直接租赁与分段租赁的成本,逐步优化路径选择。 #### 2. 算法实现步骤 ```python def min_rent(n, rent_matrix): # 初始化dp矩阵 dp = [[0]*(n+1) for _ in range(n+1)] for i in range(1, n+1): for j in range(i+1, n+1): dp[i][j] = rent_matrix[i][j] # 动态规划填表 for length in range(2, n): # 区间长度 for i in range(1, n-length+1): # 起始点 j = i + length # 终止点 for k in range(i+1, j): # 分割点 dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][k] + dp[k][j]) return dp[1][n] ``` #### 3. 系统架构设计 ``` 用户界面层 │ ▼ 业务逻辑层(动态规划核心算法) │ ▼ 数据服务层 ├─ 站点数据库 ├─ 租金价格表 └─ 历史订单记录 ``` #### 4. 关键优化点 - **间复杂度**:$O(n^3)$,适用于中小规模站点(n≤100) - **空间优化**:使用滚动数组可将空间复杂度降至$O(n^2)$ - **预处理**:对固定路线进行预计算缓存结果[^4] #### 5. 扩展功能建议 - 实价格波动处理:结合间维度建立三维DP表 - 多目标优化:同考虑间和成本因素(带权重的状态转移) - 路径回溯:记录最优路径的分割点序列
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