编程刷题-双核CPU

一种双核CPU的两个核能够同时的处理任务，现在有n个已知数据量的任务需要交给CPU处理，假设已知CPU的每个核1秒可以处理1kb，每个核同时只能处理一项任务。n个任务可以按照任意顺序放入CPU进行处理，现在需要设计一个方案让CPU处理完这批任务所需的时间最少，求这个最小的时间。

输入描述:

输入包括两行：
第一行为整数n(1 ≤ n ≤ 50)
第二行为n个整数length[i](1024 ≤ length[i] ≤ 4194304) ，表示每个任务的长度为length[i]kb，每个数均为1024的倍数。

输出描述:

输出一个整数，表示最少需要处理的时间

输入例子:

5
3072 3072 7168 3072 1024

输出例子:

9216

解法:

这里面你用到了动态规划的思想（01背包的问题），意思就是说：所有的数据的长度和价值是相等的，我有一个容量为所有数据长度一半的背包，让这个背包装的数据的价值尽可能的大。这样的话就能做到尽可能的将数据均分为两份（注意：不能做到完全均分，只能尽可能的保证），均分成两份后，就能使用长度较大的那部分计算处理时间。这里有一个小小的需要注意的地方，数据的长度很大，使用int和long都会出现不够用的情况，但是巧在都是1024的倍数，所以进行背包均分的时候，将数据的长度和价值都 除以1024。

下面给出我的代码：

import java.util.Scanner;


public class Main {
    public static int ZeroOnePackage(int N,int V,int w[]){
        int [] packages=new int[V+1];
        for (int i=1;i<=N;i++){
            for (int j=V;j>=w[i];j--){
                packages[j]=Math.max(packages[j],packages[j-w[i]]+w[i]);
            }
        }
        return packages[V];
    }

    public static void main(String args[]){
        Scanner scanner=new Scanner(System.in);
        int N=scanner.nextInt();
        int w[]=new int[N+1];
        int length_all=0;
        for (int i=1;i<=N;i++){
            w[i]=scanner.nextInt()/1024;
            length_all+=w[i];
        }
        int  length=length_all/2;
        int packages=ZeroOnePackage(N,length,w);
        long maxLenth;
        if(length_all>packages*2){
            maxLenth=length_all-packages;
        }else{
            maxLenth=packages;
        }

        System.out.println(maxLenth*1024);
    }


}