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工作安排 - 华为OD统一考试(E卷)

2024华为OD机试(C卷+D卷)最新题库【超值优惠】Java/Python/C++合集

华为od机试

题目描述

小明每周上班都会拿到自己的工作清单,工作清单内包含n项工作,每项工作都有对应的耗时时长(单位h)和报酬,工作的总报酬为所有已完成工作的报酬之和。那么请你帮小明安排一下工作,保证小明在指定的工作时间内工作收入最大化。

输入描述

输入的第一行为两个正整数工 T,n。T 代表工作时长(单位h,0<T<100000),n代表工作数量(1<n≤3000)。

接下来是n行,每行包含两个整数t,w。t代表该项工作消耗的时长(单位h,t>0),w代表该项工作的报酬。

输出描述

输出小明指定工作时长内工作可获得的最大报酬。

示例1

输入:
40 3
20 10
20 20
20 5输出:
30

题解

分析

这道题属于动态规划问题,类似于经典的0/1背包问题,即在限定的资源(工作时长)下,如何选择工作使得报酬最大化。每项工作都有消耗的时间和对应的报酬,要求在有限的总工作时间内,选择一些工作使得获得的总报酬最大。

思路

可以将每项工作看作背包中的物品,每项工作消耗的时间就是物品的重量,工作的报酬就是物品的价值。我们要在给定的工作时长限制内,选出能够使得报酬最大的工作组合。

具体来说,动态规划的思路如下:

  1. 状态定义

    • dp[i] 表示在工作时长为 i 时,能够获得的最大报酬。
  2. 状态转移

    • 对于每个工作 (t, w),表示该工作消耗时间 t并获得报酬 w。我们需要决定是否选择该工作:

      • 如果不选择,则 dp[cap] 保持不变。
      • 如果选择,则 dp[cap] = max(dp[cap], dp[cap - t] + w)
    • 从后往前遍历 dp 数组,确保每个工作只能被选择一次(类似 0/1 背包问题)。

  3. 初始化

    • dp[0] = 0 表示工作时长为 0 时的最大报酬为 0,其他 dp 初始化为 0,因为我们假设初始时还未完成任何工作。
  4. 结果

    • 最终结果就是 dp 数组中的最大值,表示在给定的总工作时长 T 内能获得的最大报酬。

Java

import java.util.Scanner;
/*** @author code5bug*/
public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner sc = new Scanner(System.in);// 读取T和n的值int T = sc.nextInt();int n = sc.nextInt();// 初始化dp数组int[] dp = new int[T + 1];// 循环读取工作消耗的时长t和工作的报酬for (int i = 0; i < n; i++) {int t = sc.nextInt();int w = sc.nextInt();// 动态规划,从后往前遍历以避免重复使用for (int cap = T; cap >= t; cap--) {dp[cap] = Math.max(dp[cap], dp[cap - t] + w);}}// 找到dp数组中的最大值,即为答案int result = 0;for (int x : dp) {result = Math.max(result, x);}// 输出结果System.out.println(result);}
}

Python

# T 工作时长,  n 工作数量
T, n = map(int, input().split())# 初始化dp数组
dp = [0] * (T + 1)# 循环读取工作消耗的时长t和工作的报酬
for _ in range(n):t, w = map(int, input().split())# 动态规划,从后往前遍历以避免重复使用for cap in range(T, t - 1, -1):dp[cap] = max(dp[cap], dp[cap - t] + w)# 输出结果
print(max(dp))

C++

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>using namespace std;int main() {int T, n;cin >> T >> n;vector<int> dp(T + 1, 0);int t, w;for (int i = 0; i < n; i++) { // 循环读取工作消耗的时长t和工作的报酬cin >> t >> w;for (int cap = T; cap >= t; cap--) { // 动态规划,从后往前遍历以避免重复使用dp[cap] = max(dp[cap], dp[cap - t] + w);}}int result = 0;for (int x: dp) result = max(result, x);cout << result << endl;return 0;
}

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http://www.mrgr.cn/news/36140.html

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