【限时免费】20天拿下华为OD笔试之【DP/贪心】2023B-观看文艺汇演-200分【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解

news2024/11/26 8:23:03

【DP/贪心】2023B-观看文艺汇演

题目描述与示例

某公园将举行多场文艺表演，很多演出都是同时进行，一个人只能同时观看一场演出，且不能迟到早退，由于演出分布在不同的演出场地，所以连续观看的演出最少有 15 分钟的时间间隔，小明是一个狂热的文艺迷，想观看尽可能多的演出。现给出演出时间表，请帮小明计算他最多能观看几场演出。

输入

第一行为一个数 N，表示演出场数，1 <= N <= 1000。

接下来 N 行，每行两个空格分割的整数，第一个整数 T 表示演出的开始时间，第二个整数 L 表示演出的结束时间，T 和 L 的单位为分钟，0 <= T <= 1440, 0 < L <= 100。

输出

最多能观看的演出场数。

示例一

输入

2
720 120
840 120

输出

1

说明

第一场演出开始时间是第 720 分钟，经过 120 分钟演出结束，即第 840 分钟结束，此时还需要 15 分钟的间隔时间，即要等到第 855 分钟才可以看下一场演出，故来不及看第二场在第 840 分钟开始的演出。最多只能看 1 场演出。

示例二

输入

2
20 60
100 60

输出

2

说明

第一场演出开始时间是第 20 分钟，经过 60 分钟演出结束，即第 80 分钟结束，此时还需要 15 分钟的间隔时间，即要等到第 95 分钟才可以看下一场演出，第二场演出在第 100 分钟开始的演出，赶得上观看第二场演出。最多可以观看 2 场演出。

示例三

输入

4
10 20
100 20
150 60
80 40

输出

3

解题思路

注意，本题和 LC435. 无重叠区间几乎完全一致。

原始数据处理

我们可以储存每一场演出的开始和结束时间，即按照 [start, end] 的方式进行储存，储存在列表 intervals 中。由于题目要求每间隔 15 分钟才能够看下一场演出，所以我们可以把每一场演出的结束时间再加上 15 分钟，这样题目就转变为：考虑所有不重叠的 [start, end] 区间的最大数目。处理输入的代码如下

N = int(input())
intervals = list()
for _ in range(N):
    start, during = map(int, input().split())
    end = start + during + 15
    intervals.append((start, end))

贪心思想求解问题

为了方便我们贪心地思考问题，我们先按照开始时间 start 从小到大对间隔列表 intervals 进行排序。然后我们考虑相邻的两场演出，[start1, end1] 和 [start2, end2]，由于 intervals 已经排序，必然存在 start1 <= start2 成立，故这两场演出之间的关系存只有以下三种可能性：

  1. start1 < end1 <= start2 < end2，即演出 2 的开始时间在演出 1 的结束时间之后。故看完演出 1，可以继续看演出 2。
  2. start1 <= start2 <= end1 <= end2，即演出 2 的开始时间在演出 1 的结束时间之前，但演出 2 的结束时间在演出 1 的结束时间之后。故看完演出 1 之后，没办法观看演出 2。
  3. start1 <= start2 <= end2 <= end1，即演出 2 的开始时间和结束时间均在演出 1 的结束时间之前。故看完演出 1 之后，没办法观看演出 2。为了尽可能多地看更多的演出，选择演出 2 来观看会比选择演出 1 更好，因为演出 2 的结束时间更早，有充裕的时间去观看后续的演出。

理解了相邻两场演出的三种可能性之后，我们发现解决问题的关键实际上在于考虑演出 1 的结束时间 end1 和演出 2 的间隔 [start2, end2] 之间的关系：

  1. end1 在 [start2, end2] 之前
    在这里插入图片描述

  2. end1 在 [start2, end2] 之间
    在这里插入图片描述

  3. end1 在 [start2, end2] 之后
    在这里插入图片描述

由于我们需要遍历排序后的间隔列表 intervals 中的每一个间隔 [start, end]，因此可以维护变量 pre_end，表示上一场演出的结束时间。初始化 pre_end = -inf，表示第一场演出始终可以观看。

考虑当前间隔 [start, end] 和上一场演出结束时间 pre_end 之间的关系，我们可以得到以下逻辑：

  1. 当 pre_end 在 [start, end] 之前，我们可以选择当前的演出 [start, end] 进行观看

    • 能观看的演出场次 ans += 1。
    • 由于选择了 [start, end] 进行观看，下一场演出的观看时间应该由当前的 end 决定，即对于下一场演出而言，当前结束时间 end 是上一场演出的结束时间，故更新 pre_end = end。

  2. 当 pre_end 在 [start, end] 之间，我们不能选择当前的演出 [start, end] 进行观看

    • 由于 pre_end ≤ end，因此我们保留之前的 pre_end，作为判断下一场演出是否能观看的依据。故无需做任何事情。

  3. 当 pre_end 在 [start, end] 之后，我们不能选择当前的演出 [start, end] 进行观看

    • 由于 pre_end ＞ end，选择 end 作为判断下一场演出是否能观看的依据是更佳的选择，即我们不去选择观看 pre_end 所对应的之前某场演出，而选择观看当前的演出 [start, end]，这样的选择有利于后面留出充裕的时间来尽可能地观看更多演出，故更新 pre_end = end。

整理上述逻辑后，代码为

for start, end in intervals:
    if start >= pre_end:
        ans += 1
        pre_end = end
    elif start < pre_end <= end:
        continue
    elif pre_end > end:
        pre_end = end

动态规划求解问题

实际上，当我们对间隔列表 intervals 排序之后，我们也可以把这个问题当作经典的 LIS 问题（LC300. 最长递增子序列）进行处理。
在这里插入图片描述

譬如对于上述例子，我们所选的演出应该为演出 1、4、5
在这里插入图片描述

换句话说，我们需要找到尽可能多的演出区间，所有演出区间均需要满足 start ≥ pre_end，其中 start 为第 i 个区间的开始时间，pre_end 为上一个区间即第第 i-1 个区间的结束时间。这是一个非常自然的 LIS 问题，故也可以用 dp 来解决问题。

我们考虑动态规划三部曲：

  1. dp数组的含义是什么？
  • dp 数组是一个长度为 n 的一维列表，dp[i] 表示包含了第 i 场演出 intervals[i] 的最长无重叠演出数目。
  1. 动态转移方程是什么？
  • 包含了第 i 场演出 intervals[i] 的最长无重叠演出数目，由前面的 i-1 场演出中（用索引 j 表示），结束时间 intervals[j][1] 小于当前演出开始时间 intervals[i][0] 且 dp[j] 最大的那场演出决定。
for i in range(1, N):
    temp = 0
    for j in range(i):
        if intervals[j][1] <= intervals[i][0]:
            temp = max(dp[j], temp)
    dp[i] = temp + 1
  1. dp数组如何初始化？
  • 包含第 1 场演出的最长无重叠演出数目为 1。
dp[0] = 1

代码

解法一：贪心

Python

# 题目：2023B-观看文艺汇演
# 分值：200
# 作者：许老师-闭着眼睛学数理化
# 算法：贪心
# 代码看不懂的地方，请直接在群上提问


from math import inf

# 输入演出的数目
N = int(input())

# 初始化间隔列表
intervals = list()
for _ in range(N):
    start, during = map(int, input().split())
    # 对于每一个结束时间都+15后再储存，方便后续进行比较
    end = start + during + 15
    intervals.append((start, end))
    
# 对intervals进行排序
intervals.sort()
ans = 0

# 初始化【上个区间结束时间】为pre_end = -inf
pre_end = -inf

# 遍历所有区间的起始时间和结束时间
for start, end in intervals:
    # 如果【当前起始时间】大于等于【上次结束时间】
    # 可以选择【当前区间】进行观看，接在【上个区间】后面
    # 同时 pre_end 应该修改为【当前结束时间】
    # 作为下一个区间的【上次结束时间】
    if start >= pre_end:
        ans += 1
        pre_end = end
    # 如果【上次结束时间】正好落在【当前区间】内
    # 则不能选择【当前区间】进行观看，保留【上个区间】
    # 无需做任何事情
    elif start < pre_end <= end:
        continue
    # 如果【上次结束时间】大于【当前结束时间】
    # 则应该选择【当前区间】进行观看，而不应该选择【上个区间】
    # 故 pre_end 应该修改为【当前结束时间】
    # 作为下一个区间的【上次结束时间】
    elif pre_end > end:
        pre_end = end

print(ans)

Java

import java.util.*;

class Interval implements Comparable<Interval> {
    int start;
    int end;

    public Interval(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    public int compareTo(Interval other) {
        return this.start - other.start;
    }
}

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int N = scanner.nextInt();

        List<Interval> intervals = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            int start = scanner.nextInt();
            int during = scanner.nextInt();
            int end = start + during + 15;
            intervals.add(new Interval(start, end));
        }

        Collections.sort(intervals);

        int ans = 0;
        int preEnd = Integer.MIN_VALUE;

        for (Interval interval : intervals) {
            int start = interval.start;
            int end = interval.end;

            if (start >= preEnd) {
                ans++;
                preEnd = end;
            } else if (start < preEnd && preEnd <= end) {
                continue;
            } else if (preEnd > end) {
                preEnd = end;
            }
        }

        System.out.println(ans);
    }
}

C++

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

struct Interval {
    int start;
    int end;

    Interval(int s, int e) : start(s), end(e) {}
};

bool compareIntervals(const Interval& a, const Interval& b) {
    return a.start < b.start;
}

int main() {
    int N;
    cin >> N;

    vector<Interval> intervals;
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        int start, during;
        cin >> start >> during;
        int end = start + during + 15;
        intervals.push_back(Interval(start, end));
    }

    sort(intervals.begin(), intervals.end(), compareIntervals);

    int ans = 0;
    int preEnd = -1e9;

    for (const auto& interval : intervals) {
        int start = interval.start;
        int end = interval.end;

        if (start >= preEnd) {
            ans++;
            preEnd = end;
        } else if (start < preEnd && preEnd <= end) {
            continue;
        } else if (preEnd > end) {
            preEnd = end;
        }
    }

    cout << ans << endl;

    return 0;
}

时空复杂度

时间复杂度：O(NlogN)。排序时间复杂度。

空间复杂度：O(1)。仅需要用到若干常数变量。

解法二：DP

Python

# 题目：2023B-观看文艺汇演
# 分值：200
# 作者：许老师-闭着眼睛学数理化
# 算法：dp(LIS问题)
# 代码看不懂的地方，请直接在群上提问


# 输入演出的数目
N = int(input())

# 初始化间隔列表
intervals = list()
for _ in range(N):
    start, during = map(int, input().split())
    # 对于每一个结束时间都+15后再储存，方便后续进行比较
    end = start + during + 15
    intervals.append((start, end))

# 对intervals进行排序
intervals.sort()
ans = 0

# 初始化长度为N的dp数组
dp = N * [0]
# 包含第1场演出的最长无重叠演出数目为1
dp[0] = 1

# 遍历所有演出
for i in range(1, N):
    # 初始化变量temp，用于找到前面的i-1场演出中，最长无重叠的演出场次
    temp = 0
    # 对于每一场演出i，遍历其前面的i-1场演出
    for j in range(i):
        # 如果演出j的结束时间，小于等于当前演出i的开始时间
        if intervals[j][1] <= intervals[i][0]:
            # 则更新temp
            temp = max(dp[j], temp)
    # 结束上述循环后，还需要考虑本场演出本身
    dp[i] = temp + 1


# dp数组中的最大值，即为最长无重叠的演出场次
# 也就是能够观看的最多的演出场次
print(max(dp))

Java

import java.util.*;

class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int N = scanner.nextInt();

        List<int[]> intervals = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            int start = scanner.nextInt();
            int during = scanner.nextInt();
            int end = start + during + 15;
            intervals.add(new int[]{start, end});
        }

        intervals.sort(Comparator.comparingInt(a -> a[0]));

        int[] dp = new int[N];
        dp[0] = 1;

        for (int i = 1; i < N; i++) {
            int temp = 0;
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (intervals.get(j)[1] <= intervals.get(i)[0]) {
                    temp = Math.max(dp[j], temp);
                }
            }
            dp[i] = temp + 1;
        }

        int maxWatch = Arrays.stream(dp).max().orElse(0);
        System.out.println(maxWatch);
    }
}

C++

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

int main() {
    int N;
    cin >> N;

    vector<pair<int, int>> intervals;
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        int start, during;
        cin >> start >> during;
        int end = start + during + 15;
        intervals.push_back({start, end});
    }

    sort(intervals.begin(), intervals.end());

    vector<int> dp(N, 0);
    dp[0] = 1;

    for (int i = 1; i < N; ++i) {
        int temp = 0;
        for (int j = 0; j < i; ++j) {
            if (intervals[j].second <= intervals[i].first) {
                temp = max(dp[j], temp);
            }
        }
        dp[i] = temp + 1;
    }

    int maxWatch = *max_element(dp.begin(), dp.end());
    cout << maxWatch << endl;

    return 0;
}

时空复杂度

时间复杂度：O(N^2)。dp过程需要进行双重循环。

空间复杂度：O(N)。dp数组所占空间。

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目录 1. 数组名 2. 指针访问数组 3. 一维数组的传参&#xff08;本质&#xff09; 4. 冒泡排序 5. 二级指针 6. 指针数组&#xff08;指针的数组&#xff09; 7. 指针数组模拟二维数组 1. 数组名 在之前的代码中我们使用指针访问过数组的内容。 int arr[10] {1,2,3,4…
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DDD（领域驱动设计）一些基础概念

DDD（领域驱动设计）一些基础概念

DDD、微服务和中台之间的关系 DDD、微服务和中台之间的关系。 中台本质是业务模型&#xff0c;微服务是业务模型的系统落地&#xff0c;DDD 是一种设计思想&#xff0c;可以同时指导中台业务建模和微服务设计&#xff0c;它们之间就是这样的一个铁三角关系。DDD 强调领域模型…
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