网易笔试

本文探讨了牛牛找工作问题的算法实现,首先介绍了通过排序和匹配策略来优化时间复杂度的方法,随后提出了一种更复杂的算法,通过对难度和能力进行排序来进一步优化解决方案。最后,文章分享了一个简洁高效的题解链接。

1.牛牛找工作
这个问题一开始的思路是将工作按报酬从高到低排序,然后用小伙伴的能力依次匹配报酬,但是这样时间复杂度会超。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
using namespace std;
struct job {
    int difficulty;
    int pay;
};
bool cmp(job a, job b) {
    return a.pay>b.pay;
};
int main(){
    int m,n;
    cin >> m>>n;
    vector<job> jobs;
    for (int i=0; i<n; i++) {
        job example;
        cin >>example.difficulty>>example.pay;
        jobs.push_back(example);
    }
    vector<int> friends;
    for (int i=0;i<m;i++) {
        int tmp;
        cin>> tmp;
        friends.push_back(tmp);
    }
    sort(jobs.begin(),jobs.end(),cmp);
    for (int i=0;i<m;i++){
        int j=0;
        while (j<n&&jobs[j].difficulty>friends[i]) j++;
        if (j==n) cout<<0<<endl;
        else cout<<jobs[j].pay<<endl;
    }
    return 0;
};

想了一个很奇葩的算法,对难度和能力都排序

#include <iostream>
#include <vector>
#include <map>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <stdint.h>
using namespace std;
struct job {
    int difficulty;
    int pay;
};
struct people {
    int id;
    int ability;
};
bool cmp(job a, job b) {
    return a.difficulty<b.difficulty;
};
bool cmp2(people a, people b) {
    return a.ability<b.ability;
};
int main(){
    int m,n;
    cin >> m>>n;
    vector<job> jobs;
    for (int i=0; i<n; i++) {
        job example;
        cin >>example.difficulty>>example.pay;
        jobs.push_back(example);
    }
    vector<people> friends;
    for (int i=0;i<m;i++) {
        people tmp;
        cin>> tmp.ability;
        tmp.id=i;
        friends.push_back(tmp);
    }
    //job的难度从小到大
    sort(jobs.begin(),jobs.end(),cmp);
    //同学的ability从小到大小
    sort(friends.begin(),friends.end(),cmp2);
    vector<int> res(m,0);
    int i=0;
    int j=0;
    while(i<n){//从难度最小的工作开始
        //如果难度比当前同学的能力小,当前同学至少能拿这个价
        if (jobs[i].difficulty<=friends[j].ability) {
            res[friends[j].id]=max(res[friends[j].id],jobs[i].pay);
            i++;
        }
        else {//如果难度超过当前同学,说明该找下个同学了,j++
            j++;
        }
        if (j>=m) break;
    }
    //有可能出现能力为10的同学找了难度区间在[0,10]的最好工作a
    //能力为20的同学找了难度区间在[11,20]的最好工作b,但是b<a
    //所以每个阶段结束的时候,b要和a比一下,如果b<a则b=a;
    for (int k=1;k<m;k++) 
        res[friends[k].id]=max(res[friends[k-1].id],res[friends[k].id]);
    for (int i=0;i<m;i++)
        cout<<res[i]<<endl;
    return 0;
};

后来看了一下题解,发现这样做最简单:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36416680/article/details/80010667

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
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