(模拟)1241. 外卖店优先级

简介: (模拟)1241. 外卖店优先级

题目链接

1241. 外卖店优先级 - AcWing题库


一些话


流程

// // 每经过 1

//  个时间单位,如果外卖店没有订单,则优先级会减少 1

// ,最低减到 0

// ;而如果外卖店有订单,则优先级不减反加,每有一单优先级加 2

// 。


// 如果某家外卖店某时刻优先级大于 5

// ,则会被系统加入优先缓存中;如果优先级小于等于 3

// ,则会被清除出优先缓存。


// 得出结果的主要流程,作为题目的切入点


// // 2 6 6

// 1 1

// 5 2

// 3 1

// 6 2

// 2 1

// 6 2

// 输入无序,需要读入后排序,数据是绑定的(二元组),用数组读入排序的话会打乱数据结构,这里要用pair来储存数据然后排序


// 很容易想到 排序后直接按照题目描述从1到t模拟每个时间发生的事,但复杂度是t*n,1e10,超时了,得优化下流程

// 用一个数组记录店铺优先度,一个数组记录店铺接到上一个订单的时间,一个bool数组记录店铺是否在优先缓存

// 直接枚举输入里的事件,通过枚举到的接到订单店铺的时间和该店铺上次接到订单的时间来确定减去了多少优先度,按照时间顺序,

// 是先减去这个部分的优先度,再加上这次订单的优先度。枚举完所有订单事件后,就开始枚举店铺,这是要减去到结束时间之前的时间段失去的优先度

// 用最终时间减去每个店铺最后记录到的订单时间就能得到最后的这段时间店铺失去的优先度。每次优先度变化后进行优先缓存的判断

// 最后再遍历一遍记录店铺缓存状态的bool数组,cnt计数输出

套路


ac代码

// 9:50~10:08
// 15:04~15:21
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef pair<int,int> PII;
const int N = 1e5 + 10;
int last[N],v[N];
bool st[N];
PII f[N];
int main(){
    int n,m,t;
    cin >> n >> m >> t;
    for(int i = 0; i< m;i++){
        int a,b;
        scanf("%d%d",&a,&b);
        f[i] = {a,b};
    }
    sort(f,f+m);
    for(int i = 0;i < m;){
        int j = i;
        while(f[i] == f[j] && j < m) j++;// 必定动一次,所以后面的cnt=j-i而不是j-i+1
        int cnt = j - i,id = f[i].second,time = f[i].first; 
        i = j;
        v[id] -= (time - last[id] - 1);
        //   cout << v[id] << " " << id << endl;
        //   cout << cnt << endl;
        if(v[id] < 0) v[id] = 0;
        if(v[id] <= 3) st[id] = false;
        v[id] += cnt * 2;
        if(v[id] > 5) st[id] = true;
        last[id] = time;
        // cout << v[id] << " " << id << endl;
    }
    for(int i = 1;i <= n;i++){
        v[i] -= t - last[i];
        if(v[i] <= 3) st[i] = false;
    }
    int ans = 0;
    for(int i = 1;i <= n;i++){
        if(st[i]) ans++;
        // cout << i << endl;
    }
    cout << ans << endl;
    return 0;
}
目录
相关文章
|
9天前
|
弹性计算 关系型数据库 微服务
基于 Docker 与 Kubernetes(K3s)的微服务:阿里云生产环境扩容实践
在微服务架构中,如何实现“稳定扩容”与“成本可控”是企业面临的核心挑战。本文结合 Python FastAPI 微服务实战,详解如何基于阿里云基础设施,利用 Docker 封装服务、K3s 实现容器编排,构建生产级微服务架构。内容涵盖容器构建、集群部署、自动扩缩容、可观测性等关键环节,适配阿里云资源特性与服务生态,助力企业打造低成本、高可靠、易扩展的微服务解决方案。
1197 4
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
通义DeepResearch全面开源!同步分享可落地的高阶Agent构建方法论
通义研究团队开源发布通义 DeepResearch —— 首个在性能上可与 OpenAI DeepResearch 相媲美、并在多项权威基准测试中取得领先表现的全开源 Web Agent。
1114 87
|
6天前
|
机器学习/深度学习 物联网
Wan2.2再次开源数字人:Animate-14B!一键实现电影角色替换和动作驱动
今天,通义万相的视频生成模型又又又开源了!Wan2.2系列模型家族新增数字人成员Wan2.2-Animate-14B。
569 11
|
18天前
|
人工智能 运维 安全
|
8天前
|
云栖大会
阿里云云栖大会2025年9月24日开启,免费申请大会门票,速度领取~
2025云栖大会将于9月24-26日举行,官网免费预约畅享票,审核后短信通知,持证件入场
1680 12
|
1天前
|
资源调度
除了nrm-pm,还有哪些工具可以管理多个包管理器的源?
除了nrm-pm,还有哪些工具可以管理多个包管理器的源?
212 127
|
9天前
|
弹性计算 Kubernetes jenkins
如何在 ECS/EKS 集群中有效使用 Jenkins
本文探讨了如何将 Jenkins 与 AWS ECS 和 EKS 集群集成,以构建高效、灵活且具备自动扩缩容能力的 CI/CD 流水线,提升软件交付效率并优化资源成本。
344 0
|
9天前
|
消息中间件 Java Apache
SpringBoot集成RocketMq
RocketMQ 是一款开源的分布式消息中间件,采用纯 Java 编写,支持事务消息、顺序消息、批量消息、定时消息及消息回溯等功能。其优势包括去除对 ZooKeeper 的依赖、支持异步和同步刷盘、高吞吐量及消息过滤等特性。RocketMQ 具备高可用性和高可靠性,适用于大规模分布式系统,能有效保障消息传输的一致性和顺序性。
493 2

热门文章

最新文章