hdu1881 毕业bg 搜索版本

本文介绍了一种通过深度优先搜索来解决最优BG任务选择的问题。该算法首先将任务按照截止日期降序排列,然后利用递归的方式遍历所有可能的任务组合,找出在满足截止日期约束下能够获得的最大总度数。文章提供了完整的C++实现代码。

这道题目于最大报销额有些不同,这道题目不需要特别的减枝策略,但各个bg之间不是平等地位的,在之前那道题目中对初始数据的顺序没有什么要求,因为前面得有没有加进来对后面的抉择没有根本上的限制,探查顺序会考虑所有有意义的路径,而这道题目不同,考虑一种最极端的情况,我们把bg信息按从大到小的顺序排序,这样我们明显发现在所有bg信息中我们只能选择一个加入,因为只要有一个选上后面的根本没有机会,这样我们可以把可以协调安排的两场bg因为探查顺序而变得不能共存,因为此过程并不是与探查顺序无关的,只有按照结束时间限制从大到小的顺序进行探查,才能最大可能地挖掘可能共存的信息。好好体会

 

 

#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct bg
{
    int degree,last,deadline;
};
int maxbg;
bg record[32];

int cmp(bg x,bg y)//˳Ðò¾ø¶ÔÖØÒªÂð ·´¹ýÀ´¾ÓÈ»ÊÇ´íµÄ
{
    return x.deadline>y.deadline;
}
void dfs(int i,int n,int deg,int dead)
{
    if(i==n)
    {
        if(deg>maxbg)maxbg=deg;return;
    }
    dfs(i+1,n,deg,dead);
    if(dead+record[i].last<=record[i].deadline)
        dfs(i+1,n,deg+record[i].degree,dead+record[i].last);

}
int main()
{
    int n;
    while(cin>>n&&n>=0)
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
            cin>>record[i].degree>>record[i].last>>record[i].deadline;
        sort(record,record+n,cmp);
        maxbg=0;
        dfs(0,n,0,0);
        cout<<maxbg<<endl;
    }
    return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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