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1.交易系统的降级策略(二分法)
题目描述:有一个核心交易系统接口被N个上游系统调用,每个上游系统的调用量R=[R1,R2…,RN].由于核心交易系统集群故障,需要暂时系统降级限制调用,核心交易系统能接受的最大调用量为cnt。设置降级规则如下;如果sum(R1.R2…RN)小于等于cnt,则全部可以正常调用,返回-1;如果sum(R1.R2…RN)大于cnt,设置一个阈值limit,如果某个上游系统发起的调用量超过limit,就将该上游系统的调用量限制为limit,其余未达到limit的系统可以正常发起调用。求出这个最大的limit(limit可以为0)此题目对效率有要求,请选择高效的方式。
输入描述
第一行:每个上游系统的调用量(整型数组) 第二行:核心交易系统的最大调用量 0<R.length<=10^5,0<R[i]<105,0<cnt <= 10^9
输出描述
调用量的阈值Iimit
测试用例
样例1: 输入: 1 4 2 5 5 1 6 13 输出: 2 解释:因为1+4+2+5+5+1+6>13;将limit设置为2,则1+2+2+2+2+1+2=12<13。所以limit为2 样例2: 输入: 1 7 8 8 1 0 2 4 9 7 输出: 0 解释:因为即使limit设置为1,1+1+1+1+1+1+1+1=8>7也不满足,所以limit只能为0
解题思路:二分法,在[0, end]左闭右闭区间内不断搜索符合条件的limit,本题需要搜索到符合条件的最大右边界,即找到ret恰好小于cnt时对应的end边界。这就需要在区间内寻找符合条件的右边界相关算法,在后面已经引入。
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int getSum(vector<int>& nums, int limit)
{
int sum = 0;
for(int num : nums)
{
if(num < limit) sum += num;
else sum += limit;
}
return sum;
}
int getLimit(vector<int>& nums, int cnt, int begin, int end)
{
// 二分法实现 寻找符合条件的右边界(因为要找到ret恰好小于cnt时对应的边界)
int mid = 0;
while(begin < end)
{
mid = begin + (end - begin) / 2;
int ret = getSum(nums, mid);
// 需要缩小左侧边界
if(ret < cnt)
{
begin = mid + 1;
}
// 需要缩小右侧边界
else if(ret > cnt)
{
end = mid - 1;
}
else
{
// 别返回,收缩右侧边界
begin = mid + 1;
}
}
// 返回ret恰好小于cnt时对应的mid,即我们需要的limit
return end;
}
int main() {
// vector<int> nums{1,7,8,8,1,0,2,4,9};
// int cnt = 7;
vector<int> nums{
2,4,2,5,5,2,6};
int cnt = 1;
int sum = 0;
int begin = 0; // 左边界直接从0开始,也避免了选择左侧边界带来的麻烦
int end = INT_MIN; // 记录所有元素中的最大元素 最终形成左闭右闭区间
for(int i = 0; i < nums.size(); ++i)
{
end = max(end, nums[i]);
sum += nums[i];
}
if(sum <= cnt) cout << -1 << endl;
int limit = getLimit(nums, cnt, begin, end);
cout << limit << endl;
return 0;
}
在排序数组内搜索左右边界
思路:labuladong
① 搜索一个元素时,搜索区间两端闭;while条件带等号,if相等就返回;mid必须加减一,因为区间两端闭;while结束就凉了,凄凄惨惨返-1。
② 搜索左右边界时,搜索区间要阐明;左闭右开最常见,其余逻辑便自明;while要用小于号,这样才能不漏掉;if相等别返回,利用mid锁边界;mid加一或减一?要看区间开或闭;while结束不算完,因为你还没返回;索引可能出边界,if检查保平安。
将right初始化为nums.size() - 1, while的终止条件为left == right + 1,也就是left > right时循环结束,那么while的循环条件就应该为 <= 。这样就将搜索区间统一成左闭右闭区间。
寻找左侧边界-左闭右闭区间
// 寻找左侧边界-左闭右闭区间 int left = 0, right = nums.size() - 1; // 搜索区间为[left, right] while(left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if(target > nums[mid]) { // 搜索区间变为[mid + 1, right] left = mid + 1; } else if(target < nums[mid]) { // 搜索区间变为[left, mid - 1] right = mid - 1; } else if(target == nums[mid]) { // 别返回,收缩左侧边界 right = mid - 1; } } // 循环结束还没有返回值,还需要判断索引是否越界(这里left == right + 1会结束循环) // 检查出界情况 || (不出界判断是否是target) if(left >= nums.size() || nums[left] != target) { return -1; } return left;
寻找右侧边界-左闭右闭区间
// 寻找右侧边界-左闭右闭区间 int left = 0, right = nums.size() - 1; while(left <= right) { int mid = left + (right - left) / 2; if(target > nums[mid]) { // 搜索区间变为[mid + 1, right] left = mid + 1; } else if(target < nums[mid]) { // 搜索区间变为[left, mid - 1] right = mid - 1; } else if(target == nums[mid]) { // 别返回,收缩右侧边界 left = mid + 1; } } // 循环结束,判断出界情况或者是否是target if(right < 0 || nums[right] != target) { return -1; } return right;
2.获取最多食物(树形DP)
题目描述:
主办方设计了一个获取食物的游戏。游戏的地图由N个方格组成,每个方格上至多2个传送门,通过传送门可将参与者传送至指定的其它方格。
同时,每个方格上标注了三个数字:
(1) 第一个数字id: 代表方格的编号,从0到N-1,每个方格各不相同
(2) 第二个数字parent-id: 代表从编号为parent-id的方格可以通过传送门传送到当前方格(-1则表示没有任何方格可以通过传送门传送到此方格,这样的方格在地图中有且仅有一个);
(3) 第三个数字value: 取值在[-100,100]的整数值,正整数代表参与者得到相对取值单位的食物,负整数代表失去相应数值单位的食物(参与者可能存在临时持有食物为负数的情况),0则代表无变化。
此外,地图设计时保证了参与者不可能到达相同的方格两次,并且至少有一个方格的value是正整数。 游戏开始后,参与者任意选择一个方格作为出发点,当遇到下列情况之一退出游戏: (1)参与者当前所处的方格无传送门: (2) 参与者在任意方格上主动宣布退出游戏 请计算参与者退出游戏后,最多可以获得多少单位的食物 解答要求 时间限制: C/C++ 1300ms.其他语言:2600ms内存限制: C/C++256MB其他语言:512MB 第一行:方块个数N (N<10000)
测试用例:
输入描述:
第一行:方块个数N
其余行,共N行,每行3个数字
输出描述:
最多可以获得多少单位的食物
样例1: 输入: 7 0 1 8 1 -1 -2 2 1 9 4 0 -2 5 4 3 3 0 -3 6 2 -3 输出: 9 参与者从方格0出发,通过传送门到达方格4,再通过传送门到达方格5。一共获得8+(-2) +3=9个单位食物,得到食物最多: 或者参与者在游戏开始时处于方格2,直接主动宣布退出游戏,也可以获得9个单位食物。 样例2: 输入: 3 0 -1 3 1 0 1 2 0 2 输出 5 参与者从方格0出发,通过传送门到达方格2,一共可以获得3+2=5个单位食物,此时得到食物最多
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int dfs(vector<vector<int>>& nodes, int n)
{
// 确定dp数组以及下标含义
// dp[i]表示以节点i为结尾,可以获取的最大食物的数量
vector<int> dp(n, INT_MIN);
// 确定递推公式
// 对于dp[i],选择不走到父节点或者走到父节点
// dp[i] = max(当前节点的食物, 当前节点的食物 + dp[parent_id])