【新】华为OD机试 - 任务调度(Python)| 刷完获取OD招聘渠道

本文介绍了华为OD机试中的一道任务调度问题,讲解了如何用Python解决。题目要求在保证不空闲的情况下,确定执行完所有任务所需的最短时间。核心思路是遍历任务数组,根据最大执行任务数动态调整剩余任务。文章提供了解题代码及运行结果。

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任务调度

题目

为了充分发挥GPU算力,
需要尽可能多的将任务交给GPU执行,
现在有一个任务数组,
数组元素表示在这1s内新增的任务个数,
且每秒都有新增任务,
假设GPU最多一次执行n个任务,
一次执行耗时1s
在保证GPU不空闲的情况下,最少需要多长时间执行完成。

输入

第一个参数为GPU最多执行的任务个数,取值范围1 ~ 10000
第二个参数为任务数组的长度,取值范围1 ~ 10000
第三个参数为任务数组,数字范围1 ~ 10000

输出描述

执行完所有任务需要多少秒

示例一

输入

3
5
1 2 3 4 5

输出

6

说明

一次最多执行3个任务,最少耗时6s

示例二

输入

4
5
5 4 1 1 1

输出

5

说明

一次最多执行4个任务,最少耗时5s

解题思路

  • solve_method() 函数中,通过循环遍历 job_count 数组,计算所需的时间。
    如果当前任务数加上剩余任务数超过了最大任务数,那么剩余任务数就是当前任务数加上剩余任务数减去最大任务数。否则,剩余任务数为 0。
    时间增加 1,表示新的一天。
    计算出总时间,如果有剩余任务,总时间再加 1。

核心知识点

代码比较简单,阅读即可。

Python 代码实现

def so
华为OD-最小传输时延Ⅱ是华为公司的一道技术题目,要求设计一种算法来实现最小的传输时延。鉴于题目中没有给出具体的背景和问题场景,以下是我个人的理解和回答。 传输时延是指在数据传输过程中所花费的时间,通常包括数据的传输、处理和接收等环节。最小传输时延是指在给定的资源和条件下,通过合理的算法设计,使得传输时延达到最小化。 要实现最小传输时延,可以从以下几个角度进行考虑和优化: 1. 网络拓扑优化:通过合理调整网络的结构和拓扑,减少数据传输的跳转次数和路径长度,从而降低传输时延。可以使用最优路径算法来寻找最短路径,例如Dijkstra算法、Floyd算法等。 2. 网络带宽调度:合理分配网络资源,根据数据传输的需求和优先级,动态调整网络带宽的分配。可以利用流量调度算法,如最大剩余带宽优先、最小传输时延优先等,来实现带宽的高效利用。 3. 数据压缩和优化:在数据传输之前,对于数据进行压缩和优化,减少数据量,从而减少传输时延。可以使用各种有效的压缩算法,如Lempel-Ziv-Welch(LZW)算法、哈夫曼编码等。 4. 并发传输技术:通过使用多线程或多进程的方式,并发传输多个数据包,提高整体传输的效率。可以使用多线程编程模型,如Java中的Thread类、Python中的多线程库等。 综上所述,要实现最小传输时延,可以从网络拓扑优化、网络带宽调度、数据压缩和优化、并发传输技术等方面进行优化和改进。根据具体的场景和需求,可以选择适合的算法和技术来实现最小传输时延的目标。
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