排队接水

探讨了在已知每人接水时间的情况下,如何通过调整排队顺序来最小化所有人的平均等待时间。该问题可通过将所有人按接水时间升序排列解决,此策略保证了总等待时间最短。

题目描述

有n个人在一个水龙头前排队接水,假如每个人接水的时间为Ti,请编程找出这n个人排队的一种顺序,使得n个人的平均等待时间最小。

输入输出格式

输入格式:

 

输入文件共两行,第一行为n;第二行分别表示第1个人到第n个人每人的接水时间T1,T2,…,Tn,每个数据之间有1个空格。

 

输出格式:

 

输出文件有两行,第一行为一种排队顺序,即1到n的一种排列;第二行为这种排列方案下的平均等待时间(输出结果精确到小数点后两位)。

 

输入输出样例

输入样例#1: 复制

10 
56 12 1 99 1000 234 33 55 99 812

输出样例#1: 复制

3 2 7 8 1 4 9 6 10 5
291.90

说明

n<=1000

ti<=1e6,不保证ti不重复

 

正常贪心,只要注意一下所求的平均值是每个人等待时间之和的,所以将每第n人打水的时间乘以:总人数-(n-1)

#include <iostream>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct que{
	int no,time;
};
bool cmp(que a, que b){
	return a.time < b.time;
}
int main() {
	int n;
	double ans = 0;
	cin >> n;
	que m[n];
	for(int i = 0; i < n; i ++){
		cin >> m[i].time;
		m[i].no = i+1;
	}
	sort(m,m+n,cmp);
	cout << m[0].no;
	ans += m[0].time*(n-1)*1.0;
	for(int i = 1; i < n; i ++){
		cout << " " << m[i].no;
		ans += m[i].time*(n-i-1)*1.0;
	}
	printf("\n%.2f",ans/(n*1.0));
	return 0;
}

 

### 排队接水算法实现及优化 排队接水问题是一个经典的贪心算法应用场景,其目标是通过合理的排队顺序最小化所有人的平均等待时间。以下是关于该问题的详细分析和实现。 #### 1. 算法思路 为了最小化所有人的平均等待时间,最优策略是让接水时间较短的人优先接水。这是因为接水时间较短的人排在前面,可以减少后续人员的等待时间,从而降低整体的平均等待时间[^1]。 #### 2. 实现步骤 以下是实现排队接水算法的具体步骤: - **输入数据**:读取人数 \( n \) 和每个人的接水时间 \( T_i \)。 - **排序**:将所有人的接水时间按照从小到大的顺序进行排序。 - **计算总等待时间**:根据排序后的顺序,依次累加每个人及其之前所有人的接水时间。 - **输出结果**:计算并输出平均等待时间(保留两位小数)以及最优排队顺序。 #### 3. 示例代码 以下是一个基于 Python 的实现示例: ```python def optimal_queue_water(n, times): # 按照接水时间从小到大排序 sorted_times = sorted([(times[i], i + 1) for i in range(n)]) total_wait_time = 0 current_wait_time = 0 # 计算总等待时间 for time, index in sorted_times: current_wait_time += time total_wait_time += current_wait_time # 计算平均等待时间 average_wait_time = round(total_wait_time / n, 2) # 提取最优排队顺序 optimal_order = [index for _, index in sorted_times] return optimal_order, average_wait_time # 示例输入 n = 4 times = [2, 5, 1, 3] # 调用函数 optimal_order, average_wait_time = optimal_queue_water(n, times) # 输出结果 print("最优排队顺序:", optimal_order) print("平均等待时间:", average_wait_time) ``` #### 4. 多水龙头情况下的优化 当存在多个水龙头时,需要进一步优化算法以确保每个水龙头都能被充分利用。具体策略如下: - **排序**:仍然按照每个人的接水时间从小到大排序。 - **分配**:依次将每个人分配到当前总等待时间最短的水龙头队列中。 - **计算总等待时间**:对每个水龙头队列分别计算总等待时间,并求和得到最终结果[^5]。 #### 5. 时间复杂度分析 - **单水龙头情况**:主要操作是对数组进行排序,时间复杂度为 \( O(n \log n) \)。 - **多水龙头情况**:除了排序外,还需要对每个水龙头队列进行动态更新,时间复杂度为 \( O(n \log r) \),其中 \( r \) 是水龙头的数量。 #### 6. 注意事项 - 在实际应用中,可能需要考虑更多约束条件,例如每个人的到达时间、水龙头的容量限制等。 - 如果问题规模较大,可以结合分治或动态规划方法进一步优化性能。 --- ###
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