送外卖

该博客讨论了一个编程问题,外卖员需要从0号小区到n-1号小区,面临a和b两种前进选项。题目要求找到字典序最小的前进序列,当无法到达目标或存在无限循环时,输出特定提示。博主分享了题意解析和解题思路,重点在于判断每个点的可行性和避免无限循环。

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日常做题
题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/problem/13224
n 个小区排成一列,编号为从 0 到 n-1 。一开始,美团外卖员在第0号小区,目标为位于第 n-1 个小区的配送站。
给定两个整数数列 a[0]~a[n-1] 和 b[0]~b[n-1] ,在每个小区 i 里你有两种选择:

  1. 选择a:向前 a[i] 个小区。
  2. 选择b:向前 b[i] 个小区。

把每步的选择写成一个关于字符 ‘a’ 和 ‘b’ 的字符串。求到达小区n-1的方案中,字典序最小的字符串。如果做出某个选择时,你跳出了这n个小区的范围,则这个选择不合法。
• 当没有合法的选择序列时,输出 “No solution!”。
• 当字典序最小的字符串无限长时,输出 “Infinity!”。
• 否则,输出这个选择字符串。

字典序定义如下:串s和串t,如果串 s 字典序比串 t 小,则
• 存在整数 i ≥ -1,使得∀j,0 ≤ j ≤ i,满足s[j] = t[j] 且 s[i+1] < t[i+1]。
• 其中,空字符 < ‘a’ < ‘b’。

输入描述:
输入有 3 行。

第一行输入一个整数 n (1 ≤ n ≤ 10^5)。

第二行输入 n 个整数,分别表示 a[i] 。

第三行输入 n 个整数,分别表示 b[i] 。

−n ≤ a[i], b[i] ≤ n

输出描述:
输出一行字符串表示答案。

输入
7
5 -3 6 5 -5 -1 6
-6 1 4 -2 0 -2 0

输出
abbbb

题意:外卖员得从0号点去到n-1号点,每个点有a,b两种选择,如果到不了终点,输出No solution! ,如果内部出现无限循环输出:Infinity!
否则输出最小的序列。
思路:搜索每个点,确认每个点的可行性,如果某一层重复出现,则说明内部有无限循环,优先考虑a组的

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <queue>
#include <memory.h>
#include <vector>
#include <map>
#include <stdlib.h>
#include <set>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
#define PI = acos(-1.0
小明外卖的问题通常出现在算法设计和动态规划的学习案例中,主要用来描述一个经典的资源分配与路径优化问题。以下是关于“小明外卖”的故事或背景的详细介绍: --- ### 背景介绍 小明是一名外卖骑手,在他的工作区域中有若干个小区需要配订单。每个小区都有一定的住户数量等待接收外卖,而每位住户的配时间固定为1小时。为了提高效率,公司安排了多名外卖员共同完成任务。然而,这些外卖员只能负责特定范围内的相邻小区。 此问题的核心在于如何合理地分配有限的外卖员资源,使得所有住户都能按时收到外卖的同时,尽量减少总的配时间和成本。 --- ### 动态规划模型的应用 该问题可以通过动态规划的方法解决。假设存在以下条件: - 总共有$n$个小区待配。 - 第$i$个小区有$m_i$位住户需要服务。 - 共有$w$名外卖员参与配任务。 目标是最小化总配时间或者确保所有住户的需求被满足的情况下找到最优解法。 一种常见的解决方案包括定义状态转移方程以及边界条件设定等步骤来实现自动化计算过程。 --- ### 实际意义扩展思考 除了技术层面探讨,“小明外卖”还可以引发更多社会经济学方面的讨论点比如劳动强度控制、收入公平性保障等方面议题值得进一步深入研究探索实践应用价值所在之处何在? --- #### 示例代码片段展示 (Python) 下面提供了一个简单的伪代码框架用于求解类似的小明外卖场景下的最短路径问题: ```python def min_delivery_time(n, m, w): # 初始化DP表 dp[i][j]表示前i个小区用j个外卖员所需的最小时间 dp = [[float('inf')] * (w + 1) for _ in range(n + 1)] # 边界条件设置 dp[0][0] = 0 # 填充表格 for i in range(1, n+1): # 当前处理第i个小区 for j in range(0, w+1): # 使用j个外卖员 if j == 0: continue # 如果没有外卖员,则无法完成任何配 # 枚举当前小区使用的外卖员数k for k in range(min(j,m[i-1])+1): dp[i][j] = min(dp[i][j], max(dp[i-1][j-k], time_to_deliver(k))) return dp[n][w] # 计算k个外卖员完成m_i单所需的时间 def time_to_deliver(k): return math.ceil(m / k) print(min_delivery_time(n, m, w)) ``` --- ### 注意事项说明 以上仅为简化版示例程序,实际项目开发过程中还需要考虑诸多细节因素例如异常情况处理机制等等以保证系统稳定可靠运行效果达到预期标准水平之上才行得通哦! ---
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