PAT 甲级 1008 Elevator (20)(20 分)

本文介绍了一个基于特定电梯路径请求的算法实现,该算法通过计算电梯完成一系列楼层请求所需的总时间来优化其运行效率。考虑到电梯上行和下行的时间差异及在各楼层停留的时间,文章提供了一段C++代码示例,用于解决实际问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1008 Elevator (20)(20 分)

The highest building in our city has only one elevator. A request list is made up with N positive numbers. The numbers denote at which floors the elevator will stop, in specified order. It costs 6 seconds to move the elevator up one floor, and 4 seconds to move down one floor. The elevator will stay for 5 seconds at each stop.

For a given request list, you are to compute the total time spent to fulfill the requests on the list. The elevator is on the 0th floor at the beginning and does not have to return to the ground floor when the requests are fulfilled.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case contains a positive integer N, followed by N positive numbers. All the numbers in the input are less than 100.

Output Specification:

For each test case, print the total time on a single line.

Sample Input:

3 2 3 1

Sample Output:

41

 

# include <iostream>
# include <cstdio>
using namespace std;

int main(){
	int N, f, bf = 0;
	long long sum = 0;
	scanf("%d", &N);
	while(N--){
		scanf("%d", &f);
		if(f > bf){
			sum += (f - bf) * 6 + 5;
		}
		else if(f < bf){
			sum += (bf - f) * 4 + 5;
		}
		else 
			sum += 5;
		bf = f;
	} 
	printf("%ld", sum);
	return 0;
} 

 

### PAT 甲级 1034 测试点 4 的解析 PAT 甲级 1034 题目名为 **"Elevator"**,主要涉及电梯运行过程中的时间计算以及路径规划问题。对于测试点 4 的注意事项和可能的陷阱如下: #### 输入数据范围 测试点 4 可能会包含大量的输入数据或者极端情况下的边界条件。例如,可能存在非常大的楼层差值或较多的人数请求。因此,在实现算法时需特别关注变量的数据类型选择,建议使用 `long` 或者更大的整型来存储中间结果以防止溢出[^1]。 #### 边界条件处理 该测试点可能会考察一些特殊的边界场景,比如所有人都在同一层楼等待的情况、目标楼层为负数或者是零等情况。程序应该能够正确识别并合理处理这些特殊情况而不应报错或返回错误的结果。 #### 时间复杂度优化 由于此题涉及到多次循环迭代来进行模拟运算,如果效率不够高,则容易超时。针对这一点,可以考虑采用更高效的数据结构如优先队列 (priority queue) 来管理乘客请求顺序,从而减少不必要的比较操作次数,提高整体性能表现。 以下是基于上述析的一个 Python 实现方案: ```python def elevator(): n = int(input()) floors = list(map(int, input().split())) total_time = abs(floors[0]) * 6 current_floor = floors[0] for i in range(1, len(floors)): diff_floors = abs(current_floor - floors[i]) if floors[i] > current_floor: total_time += diff_floors * 6 + 5 elif floors[i] < current_floor: total_time += diff_floors * 4 + 5 else: continue current_floor = floors[i] print(total_time) elevator() ``` 以上代码片段展示了如何通过遍历每一对相邻的目标楼层之间的距离,并根据不同方向调整所需的时间增量完成整个行程耗时统计的任务逻辑。
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