2023年华为OD机试(python)B卷-高效的任务规划

发布时间:2023年12月29日

一、题目

题目描述:

你有 n 台机器编号为 1~n,每台都需要完成完成一项工作,机器经过配置后都能完成独立完成一项工作。
假设第i台机器你需要花B分钟进行设置,然后开始运行,J分钟后完成任务。
现在,你需要选择布置工作的顺序,使得用最短的时间完成所有工作。
注意,不能同时对两台进行配置,但配置完成的机器们可以同时执行他们各自的工作。

二、输入输出

输入描述:
第一行输入代表总共有 M 组任务数据(1<M<=10)。
每组数第一行为一个整数指定机器的数量 N(0<N<=1000)。
随后的 N 行每行两个整数,第一个表示 B(0<=B<=10000),第二个表示 J(0<=J<=10000)。
每组数据连续输入,不会用空行分隔。各组任务单独计时。
输出描述:
对于每组任务,输出最短完成时间,且每组的结果独占一行。
例如,两组任务就应该有两行输出。

三、示例

示例1:
输入输出示例仅供调试,后台判题数据一般不包含示例
输入:
1
1
2 2
输出:
4
解释:
第一行1为一组任务,第二行1代表只有一台机器,第三行表示该机器配置需2分钟,执行需2分钟。

示例2:
输入输出示例仅供调试,后台判题数据一般不包含示例
输入:
2
2
1 1
2 2
3
1 1
2 2
3 3
输出:
4
7
解释:
第一行2代表两组任务,
第二行2代表第一组任务有2个机器,
第三行1 1代表机器1配置需要1分运行需要1分,
第四行2 2代表机器2配置需要2分运行需要2分,
第五行3代表第二组任务需要3个机器,
第6-8行分别表示3个机器的配置与运行时间。

六、参考代码?

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
@File    :   2023-B-高效的任务规划.py
@Time    :   2023/12/28 01:37:31
@Author  :   mgc 
@Version :   1.0
@Desc    :   None
'''

# import os
# import re
# import sys
# import copy
# import math
# import queue
# import functools
# from queue import Queue
# from collections import Counter, defaultdict

def calculateMaxTime():
    m = int(input())  # 输入任务组数

    while m > 0:
        m -= 1

        n = int(input())  # 输入机器数量

        a = []
        for i in range(n):
            x, y = map(int, input().split())  # 输入每台机器的设置时间(x)和执行时间(y)
            a.append([y, x])

        a.sort(reverse=True)  # 按照执行时间(y)降序排序

        ans = 0  # 最大完成时间
        now = 0  # 当前完成时间

        for y, x in a:
            now += x  # 累加设置时间(x)
            ans = max(ans, now + y)  # 更新最大完成时间

        print(ans)  # 输出最大完成时间


# 调用主函数
if __name__ == '__main__':
    calculateMaxTime()
文章来源:https://blog.csdn.net/u014481728/article/details/135258977
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。