【复试刷题】贪心法搬桌子问题

本文解析了一道关于在教学大楼中根据特定规则搬动课桌以最小化趟数的问题。通过理解题目描述的贪心策略,如何从左到右优先选择右侧最近的空教室,展示了代码实现和解题思路。

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题目描述

某教学大楼一层有n个教室,从左到右依次编号为1、2、…、n。现在要把一些课桌从某些教室搬到另外一些教室,每张桌子都是从编号较小的教室搬到编号较大的教室,每一趟,都是从左到右走,搬完一张课桌后,可以继续从当前位置或往右走搬另一张桌子。
输入数据:先输入n、m,然后紧接着m行输入这m张要搬课桌的起始教室和目标教室。
输出数据:最少需要跑几趟。

题意分析

例如有10个教室,有4张桌子要搬

起始终点
13
24
39
46

在这里插入图片描述
每一趟人只能往右边教室走,当右边没有桌子可以搬的时候算做一趟。
若第一趟搬1->3 3->9, 第二趟2->4, 4->6。则为最少情况,趟数为2
若第一趟1->3 4->6, 第二趟2->4, 第三趟3->9,则不是最少数
故,由题意知每次到某个终点教室选择右边离自己最近教室的桌子去搬即可达到最少次数!
我看了好久这个题,,才知道是啥意思…

代码

用结构体表示桌子,用到了c里面的qsort函数,这个要记一下cmp要怎么改。核心代码看的网上的,自己想得太歪了。

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<map>
//贪心实现搬桌子,每次搬运离当前桌子最近的桌子

typedef struct desk
{
	int start;
	int end;
}desk;

// 结构体排序
int cmp(void const* a,void const* b)
{
	desk *p=(desk*)a;
	desk *q=(desk*)b;
	if(p->start!=q->start)
		return (p->start)-(q->start);
	else
		return (p->end)-(q->end);
}

int main()
{
    int rooms=0,desks=0;
	FILE* fp=fopen("./data.txt","r");
	fscanf(fp,"%d %d\n",&rooms,&desks);
	// 结构体数组存放desks
	desk *dsk = (desk*)malloc(sizeof(desk)*desks);
	int *isMove=(int*)malloc(sizeof(int)*desks); //桌子是否搬走
	for(int i=0;i<desks;i++)
		isMove[i]=0;
	for(int i=0;i<desks;i++)
	{
		fscanf(fp,"%d %d\n",&dsk[i].start,&dsk[i].end);	
	}
	int count=0;//趟数

	int tmp=rooms+1;//设置得比任何房间号都大
	//设置得比任何房间号都大
	qsort(dsk,desks,sizeof(int),cmp);
	int pos=dsk[0].start; //当前位置
	int num = 0; //已搬桌子数目
    while ( num < desks )
    {
		int temp = 0;
        for (int i = 0; i < desks; ++i )
        {
			// 从左到右
			if (temp <= dsk[i].start && isMove[i]!=1)
			{
				// 下一个位置
				temp = dsk[i].end;
				isMove[i] = 1;
				num++;
            }
        }
        count++;
     }
	printf("%d",count);
	getchar();
}

输入

在这里插入图片描述

输出

在这里插入图片描述

### 关于走廊桌子问题中的反悔贪心算法 在处理走廊桌子这一类路径规划和资源分配问题时,反悔贪心算法提供了一种灵活而有效的解决方案。这类问题通常涉及多个桌子需要沿固定宽度的走廊移动到指定位置,在此过程中可能存在障碍物或其他约束条件。 #### 应用场景分析 当面对有限空间内的物品运任务时,初始阶段会依据直觉上的最优方案来安排每张桌子的位置以及前进方向。然而随着更多细节被揭示出来——比如新出现的阻碍或是额外的任务需求——原先看似最佳的选择可能变得不再合适。此时就需要引入“反悔”的概念[^5]。 #### 算法实现逻辑 为了应对可能出现的变化情况,可以构建一个最大堆(Max Heap)用于存储已作出但尚未最终确认的动作序列;每当遇到新的挑战或机会时,则评估现有计划是否仍为最优选项: 1. **初始化**:基于当前可见的信息制定初步行动路线; 2. **执行动作并入堆**:将每一个具体的操作加入到优先级队列中等待审核; 3. **持续监控环境变化**:一旦检测到任何可能导致之前决定失效的因素立即触发重估机制; 4. **调整策略**:通过比较不同版本之间的利弊得失挑选出最适合当下状况的新路径,并相应更新历史记录以便未来查询; 5. **循环迭代直至完成全部目标**:确保每一次修正都能带来正向改进,直到所有家具都被妥善安置为止。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <queue> using namespace std; struct Move { int position; bool operator<(const Move& m) const { return position < m.position; } }; void adjustTablePositions(vector<int>& tables, vector<pair<int,int>>& moves){ priority_queue<Move> pq; // 假设tables数组表示各桌最初所在坐标,moves保存着预期位移信息 for(auto &move : moves){ pq.push({move.second}); while(!pq.empty() && (pq.top().position >= move.first)){ auto top = pq.top(); pq.pop(); // 执行实际挪动操作... cout << "Moving table to position: " << top.position << endl; } } } ``` 这段伪代码展示了如何利用优先队列管理待定事项列表,并根据实际情况动态调整计划的过程。值得注意的是这里仅作为示意用途,真实项目里还需要考虑诸如碰撞检测、物理模拟等诸多因素[^3]。
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