滴滴第二题 python

滴滴面试题：优化Python算法解决N人M机器效益最大化问题

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布

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#python #算法

这篇博客分享了作者在解决滴滴面试题时遇到的问题，即如何在N人和M台机器之间进行分配，以实现最大的效益。作者通过创建mach、man和able列表来组织数据，并按效益从大到小排列，尝试为高效益的人分配机器，确保利用率最大化。

太菜了，而且脑子不清楚，结束了才发现求结果时是man[i][0],不是i...

2020滴滴，N人M机器，每个人能开两个，有个效益值。每台机器只能一个人，一个人只能操作一台，求最大效益。

输入

N,M 人数，机器数

下面N行每行为

机器1，机器2，效益

没想到简单的方法，用一个mach列表记录每台机器可以使用的人，用man记录每个人的编号（同mach中）和效益，按效益从大到小排列，able是按原始顺序记录的效益（方便查找）

从效益最高的人开始安排，如果可以开两台，就选择第二高的效益低的那台，尽可能使高效益的都能用上。

import sys
N,M=list(map(int, input().split()))
man = []
able = [0 for _ in range(N)]
mach = [[] for _ in range(M)]
for i in range(N):
    Nlist = list(map(int, input().split()))
    mach[Nlist[0]-1].append(i)
    mach[Nlist[1]-1].append(i)
    if not man:
        man.append([i,Nlist[-1]])
    else:
        flag = 0
        for j in range(len(man)):
            if man[j][1]<Nlist[-1]:
                flag = 1
                if j == 0:
                    temp=[[i, Nlist[-1]]]
                    temp.extend(man[j:])
                    man = temp
                    break