华为OD机试 - 任务最优调度(Java)

博客详细介绍了如何解决华为OD机试中的任务最优调度问题,包括任务执行规则、最短时间计算方法以及多种特殊情况的处理策略。通过分析任务数量、冷却时间和执行顺序,得出求解最少时间的公式,并提供了Java实现思路。

题目描述

给定一个正整数数组表示待系统执行的任务列表,数组的每一个元素代表一个任务,元素的值表示该任务的类型。

请计算执行完所有任务所需的最短时间。

任务执行规则如下:

任务可以按任意顺序执行,且每个任务执行耗时间均为1个时间单位。
两个同类型的任务之间必须有长度为N个单位的冷却时间,比如N为2时,在时间K执行了类型3的任务,那么K+1和K+2两个时间不能执行类型3任务。
系统在任何一个单位时间内都可以执行一个任务,或者等待状态。
说明:数组最大长度为1000,速度最大值1000。
 

输入描述

  • 第一行记录一个用半角逗号分隔的数组,数组长度不超过1000,数组元素的值不超过1000,
  • 第二行记录任务冷却时间,N为正整数,N<=100。

输出描述

  • 输出为执行完所有任务所需的最短时间。

用例

输入 2,2,2,3
2
输出 7
说明 时间1:执行类型2任务。
时间2:执行类型3的任务(因为冷却时间为2,所以时间2不能执行类型2的
华为OD-最小传输时延Ⅱ是华为公司的一道技术题目,要求设计一种算法来实现最小的传输时延。鉴于题目中没有给出具体的背景和问题场景,以下是我个人的理解和回答。 传输时延是指在数据传输过程中所花费的时间,通常包括数据的传输、处理和接收等环节。最小传输时延是指在给定的资源和条件下,通过合理的算法设计,使得传输时延达到最小化。 要实现最小传输时延,可以从以下几个角度进行考虑和优化: 1. 网络拓扑优化:通过合理调整网络的结构和拓扑,减少数据传输的跳转次数和路径长度,从而降低传输时延。可以使用最优路径算法来寻找最短路径,例如Dijkstra算法、Floyd算法等。 2. 网络带宽调度:合理分配网络资源,根据数据传输的需求和优先级,动态调整网络带宽的分配。可以利用流量调度算法,如最大剩余带宽优先、最小传输时延优先等,来实现带宽的高效利用。 3. 数据压缩和优化:在数据传输之前,对于数据进行压缩和优化,减少数据量,从而减少传输时延。可以使用各种有效的压缩算法,如Lempel-Ziv-Welch(LZW)算法、哈夫曼编码等。 4. 并发传输技术:通过使用多线程或多进程的方式,并发传输多个数据包,提高整体传输的效率。可以使用多线程编程模型,如Java中的Thread类、Python中的多线程库等。 综上所述,要实现最小传输时延,可以从网络拓扑优化、网络带宽调度、数据压缩和优化、并发传输技术等方面进行优化和改进。根据具体的场景和需求,可以选择适合的算法和技术来实现最小传输时延的目标。
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