华为机试 判断一组不等式是否满足约束并输出最大差

该博客介绍了如何处理一组不等式,判断它们是否满足约束条件,并计算这些不等式之间的最大差值。提供的两种解法分别通过解析表达式和逐个检查不等式来实现。解法涉及将输入的字符串转换为数值,计算每个不等式的和并与目标值比较,最后找出最大差值。

■ 题目描述

【判断一组不等式是否满足约束并输出最大差】

给定一组不等式,判断是否成立并输出不等式的最大差(输出浮点数的整数部分)

要求:

1)不等式系数为 double类型,是一个二维数组

2)不等式的变量为 int类型,是一维数组;

3)不等式的目标值为 double类型,是一维数组

4)不等式约束为字符串数组,只能是:”>”,”>=”,”<“,”=”,

例如,不等式组:

a11x1+a12x2+a13x3+a14x4+a15x5<=b1;

a21x1+a22x2+a23x3+a24x4+a25x5<=b2;

a31x1+a32x2+a33x3+a34x4+a35x5<=b3;

最大差 = max{(a11x1+a12x2+a13x3+a14x4+a15x5-b1),(a21x1+a22x2+a23x3+a24x4+ a25x5-b2),(a31x1+a32x2+a33x3+a34x4+a35x5-b3)},

类型为整数(输出浮点数的整数部分)

输入描述

1)不等式组系数(double类型):

a11,a12,a13,a14,a15

a21,a22,a23,a24,a25

a31,a32,a33,a34,a35

2)不等式变量(int类型):x1,x2,x3,x4,x5

3)不等式目标值(double类型):b1,b2,b3

4)不等式约束(字符串类型):<=,<=,<=

输入

a11,a12,a13,a14,a15,a21,a22,a23,a24,a25, a31,a32,a33,a34,a35,x1,x2,x3,x4,x5,b1,b2,b3,<=,<=,<=

输出描述

true或者 false,最大差

示例 输入输出示例仅供调试,后台判题数据一般不包含示例


输入

2.3,3,5.6,7,6;11,3,8.6,25,1;0.3,9,5.3,66,7.8;1,3,2,7,5;340,670,80.6;<=,<=,<=

输出

false,458


解法1


def max_difference(str):
    l = str.split(";")
    a1 = [x.split(',') for x in l[-3:]]
    a2 = l[:-3]
    b = []
    for i in range(len(a2)):
        c = a2[i].split(',')
        s = 0
        for j in range(len(c)):
            s += float(c[j]) * float(a1[0][j])
        b.append([s, a1[-1][i], float(a1[-2][i])])
    return all([eval('%s %s %s' % (x[0], x[1], x[2])) for x in b]), int(max([x[0] - x[-1] for x in b]))


解法2

list = input().split(";")
num = str(list[-3]).split(",")
b = str(list[-2]).split(",")
s = str(list[-1]).split(",")
maxItem = []
falseRes = []
rangeList = len(list) - 3
rangeNum = len(num)

for i in range(0, rangeList):
    item = str(list[i]).split(",")
    sum = 0
    res = float(b[i])
    for n in range(rangeNum):
        sum = sum + float(item[n]) * float(num[n])
    t = sum - res
    maxI = int(abs(t))
    maxItem.append(maxI)
    # import pdb;pdb.set_trace()
    if t == 0 and (s[i] == "=" or s[i] == "<=" or s[i] == ">="):
        finRes = "true"
    elif t < 0 and (s[i] == "<" or s[i] == "<="):
        finRes = "true"
    elif t > 0 and (s[i] == ">" or s[i] == ">="):
        finRes = "true"
    else:
        finRes = "false"
        falseRes.append(finRes)

print(falseRes)
if 'false' in falseRes:
    ret = "false"
else:
    ret = "true"

print(ret, max(maxItem))

华为Ocean Dubbo (OD) 是一个分布式服务框架,主要用于微服务架构中提高服务之间的通信效率和容错能力。当处理复杂的业务逻辑时,可能会遇到需要判断一组数值是否满足特定条件的问题,比如不等式约束。 如果要在华为OD的背景下,计算一组不等式约束下数值的最大值,你可以编写一个服务接口,该接口接收一组数值作为输入,返回它们在满足约束条件下的最大值。这个过程可能涉及到数据结构的比较、排序以及条件判断。具体的步骤大致如下: 1. 定义一个服务接口,例如`MaxDifferenceCalculator`,其中包含一个方法`calculateMaxDifference(List<Double> numbers, List<InequalityConstraint> constraints)`。`numbers`参数存储数值列表,`constraints`表示不等式约束,比如`x > a && x < b`这样的形式。 ```java public interface MaxDifferenceCalculator { Double calculateMaxDifference(List<Double> numbers, List<InequalityConstraint> constraints); } ``` 2. 在实现类中,遍历数值列表,检查每个数是否满足所有约束,然后找出最大值。可以使用优先队列(PriorityQueue)来保持查找最小值和最大值的同时更新最大值。 ```java @Service public class DefaultMaxDifferenceCalculator implements MaxDifferenceCalculator { @Override public Double calculateMaxDifference(List<Double> numbers, List<InequalityConstraint> constraints) { // 检查约束,创建一个新的集合存储满足约束的数值 List<Double> validNumbers = new ArrayList<>(); for (Double num : numbers) { if (isValid(num, constraints)) { validNumbers.add(num); } } if (validNumbers.isEmpty()) { return 0; // 如果没有满足的数值,直接返回0 } // 使用优先队列存储最小值和最大值,初始设置最小值 PriorityQueue<Double> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.compareTo(b)); pq.offer(validNumbers.get(0)); double maxDifference = 0; for (double num : validNumbers) { pq.offer(num); double minValue = pq.poll(); // 获取当前最小值 maxDifference = Math.max(maxDifference, num - minValue); // 更新最大值 } return maxDifference; } private boolean isValid(Double num, List<InequalityConstraint> constraints) { // 实现对每个约束的逻辑判断 // ... } } ```
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