给定一个由 N 个项目的权重和一个表示每个 bin 容量的正整数 C组成的数组 weight[] ,任务是找到所需的最小 bin 数量,以便将所有项目分配给其中一个 bin。
例子:
Input: weight[] = {4, 8, 1, 4, 2, 1}, C = 10
Output: 2
Explanation: The minimum number of bins required to accommodate all items is 2.
The first bin contains the items with weights {4, 4, 2}.
The second bin contains the items with weights {8, 1, 1}.
Input: weight[] = {9, 8, 2, 2, 5, 4}, C = 10
Output: 4
方法:给定的问题可以通过使用最佳拟合算法来解决。这个想法是将下一个项目放在垃圾箱中,那里剩下最小的空白空间。请按照以下步骤解决问题:
- 初始化一个变量,比如count为0 ,它存储所需的最小 bin 数量。
- 按降序对给定的数组weight[]进行排序。
- 初始化一个多重集,比如M来存储当前被占用的 bin 中留下的空白空间。
- 遍历数组weight[]并对每个元素执行以下步骤:
- 如果 M 中存在至少 arr[i]的最小空白空间,则从 M 中删除该空间并将剩余的空闲空间插入M 。
- 否则,将计数增加1并将新 bin 的空白空间插入M 中。
- 完成上述步骤后,将count的值打印为所需的最小bin数。
下面是上述方法的实现:
C++
// C++ program for the above approach
#include
using namespace std;
// Function to find the minimum number
// of bins required to fill all items
void bestFit(int arr[], int n, int W)
{
// Stores the required number
// of bins
int count = 0;
// Sort the array in decreasing order
sort(arr, arr + n, greater());
// Stores the empty spaces in
// existing bins
multiset M;
// Traverse the given array
for (int i = 0; i < n; i++) {
// Check if exact space is
// present in the set M
auto x = M.find(arr[i]);
// Store the position of the
// upperbound of arr[i] in M
auto y = M.upper_bound(arr[i]);
// If arr[i] is present, then
// use this space and erase it
// from the map M
if (x != M.end()) {
M.erase(x);
}
// If upper bound of arr[i] is
// present, use this space and
// insert the left space
else if (y != M.end()) {
M.insert(*y - arr[i]);
M.erase(y);
}
// Otherwise, increment the count
// of bins and insert the
// empty space in M
else {
count++;
M.insert(W - arr[i]);
}
}
// Print the result
cout << count;
}
// Driver Code
int main()
{
int items[] = { 4, 8, 1, 4, 2, 1 };
int W = 10;
int N = sizeof(items) / sizeof(items[0]);
// Function Call
bestFit(items, N, W);
return 0;
}
输出:
2
时间复杂度: O(N * log(N))
辅助空间: O(N)
如果您想与行业专家一起参加直播课程,请参阅Geeks Classes Live