华为OD机试真题 Python 实现【微服务的集成测试】【2023Q1 100分】,附详细解题思路

news2024/12/26 23:12:15

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    • 一、题目描述
    • 二、输入描述
    • 三、输出描述
    • 四、解题思路
    • 五、Python算法源码
    • 六、效果展示
      • 1、输入
      • 2、输出

一、题目描述

现在有n个容器服务,服务的启动可能有一定的依赖性(有些服务启动没有依赖),其次服务自身启动加载会消耗一些时间。
给你一个 nxn 的二维矩阵 useTime,其中 useTime[i][i]=10 表示服务 i 自身启动加载需要消耗10s,useTime[i][j]=1 表示服务 i 启动依赖 j 启动完成,useTime[i][k]=0,表示服务 i 启动不依赖服务 k,其实0 <= i,j,k <n。服务之间启动没有循环依赖,若想对任意一个服务 i 进行集成测试(服务 i 自身也需要加载),求最少需要等待多长时间。

二、输入描述

第一行输入服务总量n,之后的 n 行表示服务启动的依赖关系以及自身启动加载耗时。

最后一行输入 k 表示计算需要等待多长时间后可以对服务 k 进行集成测试。

其中 1 <= k <= n,1 <= n <= 100。

三、输出描述

最少需要等待多长时间(s)后可以对服务 k 进行集成测试。

四、解题思路

  1. 首先,读取输入的服务总量n和依赖关系以及启动加载时间的二维矩阵useTime;
  2. 根据输入的服务总量n创建一个nxn的二维数组nums,并将useTime的值赋给nums;
  3. 读取输入的需要进行集成测试的服务k;
  4. 调用needTime方法,传入二维数组nums和服务k的索引值(k-1);needTime方法用于计算当前服务需要等待的最少时间;
  5. 在needTime方法中,首先获取当前服务自身启动加载时间selfTime,即nums[k][k];
  6. 遍历二维数组nums的第k行,如果存在依赖关系(nums[k][i]==1且i!=k),则递归调用needTime方法计算依赖服务i的最少等待时间time,并更新dependMaxTime为依赖服务的最大等待时间;
  7. 返回selfTime加上dependMaxTime,即为当前服务k进行集成测试所需的最少等待时间;
  8. 输出最少等待时间;

五、Python算法源码

public static void main(String[] args) {
    Scanner sc = new Scanner(System.in);
    int n = sc.nextInt();
    int[][] nums = new int[n][n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            nums[i][j] = sc.nextInt();
        }
    }
    int k = sc.nextInt();
    //从第K个服务,对应到数组行数就是k-1
    int time = needTime(nums, k - 1);
    System.out.println(time);

}

//获取当前服务的需要等待的最少时间
public static int needTime(int[][] nums, int k) {
    int n = nums[0].length;

    int selfTime = nums[k][k];
    int dependMaxTime = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (nums[k][i] == 1 && i != k) {
            int time = needTime(nums, i);
            dependMaxTime = Math.max(dependMaxTime, time);
        }
    }
    return selfTime + dependMaxTime;
}

六、效果展示

1、输入

3
5 0 0
1 5 0
0 1 5
3

2、输出

15

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