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;
    }
}
AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析与控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模与仿真过程,有助于研究员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究与工程应用。; 适合群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析与设计能力。
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