📅  最后修改于: 2023-12-03 14:58:24.546000             🧑  作者: Mango
有 N 个人排队乘电梯。他们中的一些人有地下室通行证,所有人都要去的某个楼层(50 层)只能通过地下室电梯到达。 其余的人必须使用许多其他电梯。 所有人在地下室等待电梯时都站在一起。他们通过电梯进入电梯并离开。我们不能区分任何一台电梯或任何一名乘客。通行证可以在使用时直接交给门务员。请求出最小运行次数的电梯。
输入文件包含 T 组测试数据。每组数据的第一行是一个正整数 N.。
接下来的下一行包含所有人的通行证号码(一个或多个数字),以空格分隔。
对于每个测试用例,输出一行,包含一个整数,表示要求的最小运行次数。注意,一台电梯可以容纳的总人数是有限制的。
例如,如果几个人有地下室通行证 23,42,55,则大小限制为 5 的电梯按照任意顺序拦截3个请求23,42,55。
这道题是一道典型的贪心算法题目。我们可以按照如下策略进行选择:
如果有人需要通过地下室电梯,我们直接将所有通行证持有者都压入地下室电梯。
如果没有通行证,我们直接选择能够容下最多人的电梯。这个电梯可以是正在等待的,也可以是已经运行的。
如果在所有等待的电梯中都没有容错空间,则选择当前正在运行中且能够容错空间最大的电梯。
最后的一台电梯会带走剩余的所有人。
经过以上逻辑,我们就可以得到最小运行次数的电梯。
def min_elevator_count(n, passports, max_capacity):
count = 1
waiting_elevators = []
waiting_capacity = []
in_elevator = []
in_capacity = []
for passport in passports:
if passport == 50:
in_elevator.append(passport)
in_capacity += 1
passports = [p for p in passports if p != 50]
waiting_elevators.append(passports)
waiting_capacity.append(max_capacity-len(passports))
while in_elevator:
count += 1
in_elevator = []
# select the waiting elevator with max capacity
max_cap_elevator = None
max_cap = -1
for i in range(len(waiting_capacity)):
if waiting_capacity[i] > max_cap:
max_cap_elevator = i
max_cap = waiting_capacity[i]
if max_cap_elevator is not None:
elevator = waiting_elevators.pop(max_cap_elevator)
capacity = waiting_capacity.pop(max_cap_elevator)
else:
elevator = in_elevator.copy()
capacity = max_capacity-in_capacity
for passport in passports:
if len(elevator) < capacity:
elevator.append(passport)
in_elevator = elevator[:capacity]
in_capacity = len(in_elevator)
waiting_elevators = [elevator[i: i+max_capacity] for i in range(in_capacity, len(elevator), max_capacity)]
waiting_capacity = [max_capacity-len(e) for e in waiting_elevators]
return count
其中,输入参数 n
表示人数,passports
表示所有人的通行证号码,max_capacity
表示电梯最大容错空间。通过这个函数,我们可以得到最小运行次数的电梯。