codeforces 523D 优先队列

本文介绍了一个涉及任务调度的问题,即如何最优地分配N个任务到k个机器上,确保每个任务能在最短的时间内完成。文章通过使用优先队列来模拟多个机器的工作状态,并详细解释了实现过程。

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

题意:

        给你N个任务单和k个机器,每个任务单有两个变量开始的时间,完成所需要的时间,问你最优去做的话,每个订单的结束时间是?

题解:

         题目保证了数据是递增排序的,那么我们就不用sort了,直接做。然后这里有个小套路:因为题目可以有k个机器,那我们可以先用k个0进去一个优先队列以达到模拟k个优先队列的作用,然后计算他们的完成时间,再放回去优先队列。这道题就做完了。

 

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;
#define LL long long int
const int MAXN=5e5+7;
priority_queue<LL, vector<LL>,greater<LL> >q;
int main()
{
    int n,k;
    scanf("%d%d",&n,&k);
    for(int i=1;i<=k;i++)
        q.push(0);
    LL x,y;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%lld%lld",&x,&y);
        x=max(x,q.top())+y;
        printf("%lld\n",x);
        q.pop();
        q.push(x);
    }
}

 

### Codeforces Problem 1014D 解答与解释 当前问题并未提供关于 **Codeforces Problem 1014D** 的具体描述或相关背景信息。然而,基于常见的竞赛编程问题模式以及可能涉及的主题领域(如数据结构、算法优化等),可以推测该问题可能属于以下类别之一: #### 可能的解法方向 如果假设此问题是典型的计算几何或者图论类题目,则通常会涉及到如下知识点: - 图遍历(DFS 或 BFS) - 贪心策略的应用 - 动态规划的状态转移方程设计 由于未给出具体的输入输出样例和约束条件,这里无法直接针对Problem 1014D 提供精确解答。但是可以根据一般性的解决思路来探讨潜在的方法。 对于类似的复杂度较高的题目,在实现过程中需要注意边界情况处理得当,并且要充分考虑时间效率的要求[^5]。 以下是伪代码框架的一个简单例子用于说明如何构建解决方案逻辑流程: ```python def solve_problem(input_data): n, m = map(int, input().split()) # 初始化必要的变量或数组 graph = [[] for _ in range(n)] # 构建邻接表或其他形式的数据表示方法 for i in range(m): u, v = map(int, input().split()) graph[u].append(v) result = [] # 执行核心算法部分 (比如 DFS/BFS 遍历) visited = [False]*n def dfs(node): if not visited[node]: visited[node] = True for neighbor in graph[node]: dfs(neighbor) result.append(node) for node in range(n): dfs(node) return reversed(result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用需依据具体题目调整细节参数设置及其功能模块定义[^6]。 #### 关键点总结 - 明确理解题意至关重要,尤其是关注特殊测试用例的设计意图。 - 对于大规模数据集操作时应优先选用高效的时间空间性能表现良好的技术手段。 - 结合实例验证理论推导过程中的每一步骤是否合理有效。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值