中国政策与吃火锅的相似之处

本文通过吃火锅的故事比喻中国政策的制定过程,探讨为何政策会出现过热与冷却的交替现象,而非平稳发展。

    吃火锅和中国政策?一个是定语从句一个是复合名词,它们之间到底存在什么相似之处呢?

    其实这个问题如果放在前几天的话,我想破头也想不明白的。但是昨天的我却把这两个词看似不相关的词灵光一闪的奇迹般的给关联起来了。

     故事一 吃火锅

     昨天我去朋友家聚会,由于天冷,晚上就在朋友家吃火锅。火锅沸腾,大家的肚子都饿了,朋友建议先放肉,点吧点吧肚子。

     第一锅:于是我们一股脑的把肉都放进去了,狼吞虎咽一顿。女生不愿意了,轻声说咱们也来点蔬菜吧。

     第二锅:于是一股脑的又把蔬菜放进去了。等到第三锅的时候,一哥们想吃粉丝了,就建议把粉丝放进去。

     第三锅:于是乎第三锅大家吃了一肚子粉丝。第四锅的时候,有人惊呼鱼丸木有吃,不吃的话明天就会坏掉。于是乎。。。

     第四锅:鱼丸全部放入。大家吃完鱼丸后,由一个兄弟反过劲来了,意味深长的说“咱们不能混着吃吗?别一顿当老虎一顿当兔子的”

     第五锅:大家把剩余的一些菜和肉还有鱼丸都放进去了,但是由于前面吃的太多,这一锅也没吃多少。

     肚子虽然饱了,但心里面总感觉有点不爽,就不能在第一锅的时候就混着吃吗?为什么非要等到吃饱了,才后知后觉的认识到应该混着吃才好,然而到最后一锅的时候,大家却已经吃饱了。

 

     故事二 中国政策

     最近一直在读激荡三十年,读完给我最大的印象除了一大堆企业家的名字与经历外,就是“国家政策决定命运”。在改革开放的30年里,国家推出了一系列的政策来促进经济发展。但是很多政策都是成对出现的比如《鼓励*****》《叫停****》。这种情况在改革开发的30年里出现的太多了,突然过热与突然冷却相伴。很多企业家就在过热中兴起,在冷却中破产。

    在比如最近的房地产市场,从2007年开始的房地产升温,到2009年的大爆发,再到2010年出台各种政策来打压房地产。为什么非得走这种波浪形的路线,难道就不能走平稳上升的路线吗?

 

    结论就是没有结论。。。

该题目的核心在于如何在给定的时间窗口中选择合适的食材捞出,以最大化“刚好合适”的食材数量。由于每次捞食材后需要等待 m 秒才能再次捞菜,因此不能随意捞取所有食材,而要制定合理的策略来选择捞取的时机和食材。 ### 问题解析 题目中给出的条件包括: - 每个食材都有一个“最佳捞取时间窗口”,即从食材放入火锅开始到其煮熟所需时间之间的时刻。 - 每次捞菜后至少要过 m 秒才能再次捞菜。 - 每次只能捞一个食材。 目标是尽可能多地捞出“刚好合适”的食材。 ### 解法思路 该问题可以归类为一种**贪心算法**问题,也可以结合**排序和双指针**技巧来解决。 #### 步骤如下: 1. **预处理食材信息**: - 对于每个食材,记录其放入火锅的时间、煮熟所需时间(即最佳捞取时间窗口的结束点)。 - 每个食材的最佳捞取时间窗口为 [放入时间, 放入时间 + 煮熟时间)。 2. **排序**: - 将所有食材按照其最佳捞取时间窗口的结束时间从小到大排序。 3. **贪心策略**: - 维护当前可以捞菜的最早时间 `current_time`。 - 遍历排序后的食材列表,寻找第一个可以在 `current_time` 之后捞出的食材。 - 一旦找到,捞取该食材,并更新 `current_time` 为 `current_time + m`,表示下一次捞菜的最早时间。 4. **统计结果**: - 统计总共捞取了多少食材。 ### Python 示例代码 ```python def max_suitable_ingredients(ingredients, m): # ingredients 是一个列表,每个元素是 (start_time, cook_time) # 转换为 (start_time, end_time) items = [(start, start + end) for start, end in ingredients] # 按照最佳捞取时间窗口的结束时间排序 items.sort(key=lambda x: x[1]) count = 0 current_time = 0 # 初始可以捞菜的时间 i = 0 n = len(items) while i < n: start, end = items[i] # 如果当前时间在该食材的最佳窗口内 if current_time <= end: count += 1 current_time = end + m # 更新下一次捞菜的最早时间 i += 1 else: i += 1 return count # 示例输入 ingredients = [ (1, 2), # 放入时间1,煮熟时间2,窗口[1,3) (2, 2), # 窗口[2,4) (3, 1), # 窗口[3,4) (5, 3) # 窗口[5,8) ] m = 2 # 每次捞菜后需要等待2秒 print(max_suitable_ingredients(ingredients, m)) # 输出最多捞出多少个食材 ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:排序操作为 $O(n \log n)$,遍历为 $O(n)$,总体为 $O(n \log n)$。 - **空间复杂度**:$O(n)$,用于存储食材信息。 ### 适用场景优化 - 如果食材数量极大,可以考虑使用更高效的数据结构(如优先队列)进行优化。 - 如果捞菜的 m 值较大,可能需要更精细的时间窗口筛选策略。 此解法适用于大多数“区间选择 + 冷却时间”类问题,例如任务调度、资源分配等场景。 ---
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