PAT训练(3)

本文分享了一次编程经历,由于题目阅读失误导致的效率损失,并提供了有效的解决策略来避免此类问题,旨在帮助程序员提升阅读理解能力和编程效率。

醉了,题目没看清折腾了两个小时,线代落下了一个晚上的时间……


1014. Waiting in Line (30)

题目地址
看了这个才知道看错题了,这里有不错的测试用例。

#include<iostream>
#include<queue>
#include<cstring>
#include<iomanip>
using namespace std;
const int maxn=1005;
const int inf=999999;

void print_time(int t)
{
    int hh=0,mm=0;  
    while(1)
    {
        if(t>=60)
        {
            hh++;   t-=60;
        }
        else
        {
            mm=t;   break;
        }
    }   
    if(hh<2)
        cout<<"0";
    cout<<hh+8<<":";    
    if(mm<10)
        cout<<"0";
    cout<<mm<<endl;
} 

int main()
{
    int n,m,k,q;
    int temp[3],question[maxn];
    int time[maxn],ans[maxn],starttime[maxn],qcurtime[25];
    while(cin>>n>>m>>k>>q)
    {
        queue<int> que[25];
        memset(qcurtime,0,sizeof(qcurtime));
        memset(ans,0,sizeof(ans));

        for(int i=1;i<=k;i++)
            cin>>time[i];

        //先尽可能将队列装满 
        int i;
        for(i=1;i<=k;i++)
        {
            temp[1]=inf;    temp[2]=0; 
            for(int j=1;j<=n;j++)
            {
                if(que[j].size()<m && temp[1]>que[j].size())
                {
                    temp[1]=que[j].size();
                    temp[2]=j;
                }
            }
            if(temp[1]!=inf)
            {
                ans[i]=time[i]+qcurtime[temp[2]];
                starttime[i]=qcurtime[temp[2]];
//cout<<"pre--ans["<<i<<"]="<<"time["<<i<<"]+qcurtime["<<temp[2]<<"]"<<":::  "<<ans[i]<<" = "<<time[i]<<" + "<<qcurtime[temp[2]]<<endl;
                que[temp[2]].push(i);
                qcurtime[temp[2]]+=time[i];
            }
            else
                break;
        }

        if(i<=k)
        for(;i<=k;)
        {
            //队满时,找到最先完成的顾客;令其出队 
            temp[1]=inf;    temp[2]=0;
            for(int j=n;j>=1;j--)
            {
                if(que[j].size()==m && temp[1]>ans[que[j].front()])
                {
                    temp[1]=ans[que[j].front()];
                    temp[2]=j;
                }
            }
            if(temp[2])
                que[temp[2]].pop();
            for(int j=n;j>=1;j--)
            {
                if(que[j].size()==m && temp[1]==ans[que[j].front()])
                    que[j].pop();
            }

            //找到最短未满队列,新顾客入队,记录当前队列完成时间
            while(temp[2]!=0 && i<=k)
            {
                temp[1]=inf;    temp[2]=0; 
                for(int j=1;j<=n;j++)
                {
                    if(que[j].size()<m && temp[1]>que[j].size())
                    {
                        temp[1]=que[j].size();
                        temp[2]=j;
                    }
                }

                if(temp[2]!=0)
                {
                    ans[i]=time[i]+qcurtime[temp[2]];
                    starttime[i]=qcurtime[temp[2]];
//cout<<"ans["<<i<<"]="<<"time["<<i<<"]+qcurtime["<<temp[2]<<"]"<<":::  "<<ans[i]<<" = "<<time[i]<<" + "<<qcurtime[temp[2]]<<endl;
                    que[temp[2]].push(i);
                    qcurtime[temp[2]]+=time[i];
                    i++;
                }
            }
        }
        for(i=1;i<=q;i++)
            cin>>question[i];
        for(i=1;i<=q;i++)
            if(starttime[question[i]]<540)
                print_time(ans[question[i]]);
            else 
                cout<<"Sorry"<<endl;
    }
}
六自由度机械臂ANN工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,从事机器控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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