USACO Job Processing

拼多多爬虫实战:逆向sign与anti_content动态参数解析 现代电商爬虫已远超基础HTTP请求范畴,其核心在于理解服务端如何通过动态签名(sign)、设备指纹、行为验证等多维机制定义‘合法请求’。拼多多作为典型代表,将价格、销量、评价等关键数据完全剥离HTML,转由强校验API返回,依赖HMAC-SHA256嵌套签名、anti_content前端加密载荷及滑动验证token闭环。这类机制本质上是客户端环境可信度与请求上下文一致性的实时博弈,技术价值在于保障数据安全与业务风控。典型应用场景包括竞品价格监控、销量趋势分析、评价情感挖掘等需高保真数据的商业分析任务。本文聚 阅读详情

USACO 4.2 job processing

题目链接:  http://www.nocow.cn/index.php/Translate:USACO/job

这题很经典,网上资料大多是一带而过,因此转载了一篇较详细的分析。

http://magicalcode.blogbus.com/logs/37193487.html

若有疑问的地方,可参照本文中引理的证明。

 

引理1:题目第一问,单个最优解的构造(即让最晚零件结束的时间最早)

每次把零件安排在延迟+加工时间最少的机器上。证明采取反证,安排过去一定得到另一个最优解。

 

引理2:

要证明一个性质,假设如下图所示的流程图是最优解,一定可以找到一个为两边各自为最优的情况。

1WWWWWWWAAAAAAA                BBBBBBBW

2WWWWAAAA                       BBBBBWWWWW

3WWWWWWWWWWWAAAAAAA             BBBB

4AAAAAAA             BBBBBBBWWWWWWWWW

 

这是由“最优”的性质决定的。“最优”意味着对任意N个产品,最晚的结束时间是最早的(引理1)。因此取 N=1,2…k,可以归纳证得任意第k个结束的产品,都比非最优方案结束的早。因此不会发生重叠现象。

这样把问题转化为了最优解的排列问题。

 

引理3:

对于两数组a[n],b[n], a[n]按升序排列,b[n]按降序排列,设数组c[i] = a[i] + b[i],则将an和bn分别重新排列后,再次得到 d[i] =a`[i]+b`[i],则 max(ci) <= max(di),

假设不是按升降序排列,那么必然存在(小,小),(大,大)的组合,交换使其成为(小,大),(大,小),不会提高上限。这样交换一定次数可以成为升降序排列。

 

 

总结:

这题关键是平均贪心思想的运用。还有要想到把一个顺序加工的过程转化为从两边向中间加工。

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House 854
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petercsj
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