zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 【编程之美】高效率的安排见面会

    一,题目

    在校园招聘的季节里,为了能让学生们更好地了解微软亚洲研究院各研究组的情况,HR部门计划为每一个研究组举办一次见面会,让各 个研究组的员工能跟学生相互了解和交流。已知有n位学生,他们分别对m个研究组中的若干个感兴趣。为了满足所有学生的要求,HR希望每 个学生都能参加自己感兴趣的所有见面会。如果每个见面会的时间为t,那么,如何安排才能够使得所有见面会的总时间最短? 最简单的办法,就是把m个研究组的见面会时间依次排开,那我们就要用m * t的总时间,我们有10多个研究小组,时间会拖得很长,能否进一步提高效率?

    二,分析

            此题的官方解法是将问题转化为一个已知的图的问题:即图的最少着色问题。 但有两点感觉不太好:

    • 一是这个问题的转换感觉角度有些大,不够平滑。 如果此前没听过图的最少着色问题,那么是怎么也不可能想到这儿的。
    • 二是关于此题的分析与解法讲解非常笼统,尤其是解法,寥寥数语就完了 - 我觉得是没有把问题讲清楚的 - 虽然读者自己可以阅读“ 图的最少着色问题”来获得更多的了解,但既然此题作为单独的一题存在,我觉得还是讲清楚点好。

           另外,自己思考了一下,觉的此题不转化成图的最少着色问题,通过简单的递归,应该也是可以实现的。

    思路分析

    已知有n位学生,m个见面会,且每个学生可以选择参加任意多个见面会。我们的目的是在没有冲突的情况下把某几个见面会的时间重叠起来,同时开。何为冲突,比如学生甲参加了见面会A与B,那么A与B就是冲突的,因为如果同时开的话,学生甲必然要放弃一个。

    那么,我们可以按以下方式,逐个考虑见面会:

    • 对于见面会A,因为其前面没有见面会,略过;
    • 对于见面会B,考虑它和其前面的见面会A是否冲突,如果不冲突,就将B和A合并,继续考虑C;而另外还有一个分支是不管是否冲突,此时不做合并,直接考虑C;
    • 对于见面会C,考虑它和其前面的见面会A,B是否冲突,第一个分支是如果与A不冲突, 就将C和A合并,继续考虑D;第二个分支是如果与B不冲突, 就将C和B合并,继续考虑D;而第三格分支还是不做任何合并,直接考虑D
    • 按此规则继续对下一个见面会做考察
    • 当对最后一个招聘会做完考察后,记下其时间,程序然后递归回溯,会由其他分支继续考察最后一个招聘会,比较并记录最短的那个,这样,当所有的分支都考察过后,记录的那个最短时间就是全局最短的时间了。 

     代码

    • 输入数据可以用一个二维数组input[m][n]来表示,行表示见面会,列表示学生,数组元素表示某学生是否参加该见面会。 
    • 递归过程用当前考虑的见面会控制,当最后一个见面会考虑完之后,就得到一个候选解,程序然后回溯,从另一分支再次进入,考虑最后一个见面会,与之前的候选解比较,保存较优的那个:候选解包括见面会时间与当前的具体安排

    复杂度分析

          可以注意到,我们需要逐个考虑见面会,一共是m个;而在考虑第i个见面会时,我们最多可能会产生出i个分支,不难看出,总问题的规模为m!;
    而产生每个分支时需要做的计算是O(n)的冲突检测与合并,于是,整个的算法复杂度为:O(m! * n)


    #include <iostream>
    2 #include <list>
    3 #include <vector>
    4
    5  using namespace std;
    6
    7  // If 2 recruiting meetings are conflicting
    8  bool IsConflict(const vector<bool>& v1, const vector<bool>& v2)
    9 {
    10     for(int i = 0; i < v1.size(); ++i)
    11    {
    12         if(v1[i] && v2[i]) return true;
    13    }
    14     return false;
    15 }
    16
    17  // merge 2 recruiting meetings: v2 will be held at the same time of v1
    18  void Merge(vector<bool>& v1, const vector<bool>& v2)
    19 {
    20      for(int i = 0; i < v1.size(); ++i)
    21      {
    22          v1[i] = v1[i] || v2[i];
    23      }
    24 }
    25
    26  // input: input[m][n], 2d array to represents students' selection of meetings.
     row stands for meetings, column stands for students,
    27 // and array value stands for if a student select a meeting
    28 // next: The meeting to check
    29 // curTime: Time required so far
    30 // curArrangement: record the information of which meeting is merged with another
    meeting
    31 // best[output]:The best time
    32 // bestArrangement[output] : The best arragement
    33 void ArrangeRecruitings(vector<vector<bool> >& input, int next,
               int& curTime, vector<list<int> >& curArrangement, int& bestTime,
               vector<list<int> >& bestArrangement)
    34 {
    35        int m = input.size();
    36       // base cases
    37       if(next >= m)
    38      {
    39      // Save the best one
    40      if(curTime < bestTime)
    41           {
    42                 bestTime = curTime;
    43                 bestArrangement = curArrangement;
    44            }
    45
    46       return;
    47        }
    48       else
    49       {
    50       // recursive cases
    51       for(int i = 0; i <= next; ++i)
    52      {
    53
    54       if(curArrangement[i].empty()) continue; // if already merged with other ones, just skip it
    55
    56       if (!IsConflict(input[i], input[next]))
    57       {
    58
    59           // update the status
    60            vector<bool> bkI = input[i];
    61          Merge(input[i], input[next]);
    62
    63           curArrangement[next].pop_back();
    64           curArrangement[i].push_back(next);
    65
    66           // Consider next one after merge
    67          ArrangeRecruitings(input, next+1, curTime, curArrangement, bestTime, bestArrangement);
    68
    69         // restore the status
    70        curArrangement[i].pop_back();
    71        curArrangement[next].push_back(next);
    72
    73       input[i] = bkI;
    74      }
    75   }
    76
    77      // Consider next one without any merge
    78      ArrangeRecruitings(input, next+1, ++curTime, curArrangement, bestTime, bestArrangement);
    79
    80   }
    81 }
    82
    83
    84 int main()
    85 {
    86     // 1. Initializing
    87    int m = 3;
    88    int n = 4;
    89
    90     vector<vector<bool> > input(m, vector<bool>(n, false));
    91
    92     input[0][0] = true;
    93     input[0][1] = true;
    94
    95     input[1][1] = true;
    96     input[1][2] = true;
    97
    98     input[2][2] = true;
    99     input[2][3] = true;
    100
    101    //input[0][2] = true;
    102
    103     int curTime = 1;
    104     int bestTime = m+1;
    105     vector<list<int> > curArrangement(m);
    106     vector<list<int> > bestArrangement(m);
    107      for(int i = 0; i < m; ++i) curArrangement[i].push_back(i);
    108
    109      // 2. Solve
    110     ArrangeRecruitings(input, 1, curTime, curArrangement, bestTime, bestArrangement);
    111
    112     // 3. Output the result
    113    cout << "Totoal Time: " << bestTime << endl;
    114     for(int i = 0; i < m; ++i)
    115    {
    116    cout << i << "): ";
    117    if(bestArrangement[i].empty())
    118    {
    119         cout << "none" << endl;
    120          continue;
    121    }
    122    for(list<int>::const_iterator it = bestArrangement[i].begin(); it != bestArrangement[i].end(); ++it)
    123    cout << *it << "-";
    124
    125      cout << endl;
    126      }
    127 }




    三,第二种解决方法


           寻找活动集合S的最大相互兼容集合的方法[2],在《算法导论》贪心算法一章中有详细的讲解。解决此问题的具体步骤可总结为:

            1)把面试集合S中的元素按其结束时间的递增顺序排列;

            2)求其最大相互兼容面试集合M,并从原始集合S中删除之;

            3)求集合S-M的最大相互兼容面试集合Q,并从集合S-M中删除之。重复此过程直到原始面试集合S中为空集为止;

            4)统计求出的最大相互兼容面试集合的个数,即是面试集合S所需的最少面试点个数。

            以上面的面试集合S为例,上述步骤用图像表示如下:每个图中用矩形框起来的面试为所属集合的最大相互兼容集合,一共有5个,即至少需要5个面试点。



    四,扩展问题一:

    实际上就是求区间的最大重叠次数。书上P57的算法,比较巧妙,但要注意的是:排序时要用到双关键字比较,当两个值相等时,属于时间段开始的一定要排在属于时间段结束的后面,只有这样才能保证结果的正确性。(假设[3, 4)和[4, 5)能在同一个地方举行。书上区间段都是用闭区间,本文采用前闭后开。)

    考虑到面试安排的时间一般安排在某个整点、半点或者某刻,可以采用计数的方法,如果都安排在整点,每处理一个区间[a, b),就对[a, b)间的所有整数计数一次。最后从计数结果中找出最大值即可。时间复杂度为O(n)(准确的讲,应该是O(k*n),k为区间的最大间隔,k<=24)。如果面试安排时间在某个半点、刻,可以对原来的时间乘以一个整数(比如2或4,这实际上就是桶排序设置桶间隔为0.5或0.25)。

    //arr[][0]为面试开始时间,arr[][1]为面试结束时间
    int max_places (int arr[][2], size_t sz)
    {
      if (arr==NULL || sz<1) return 0; 
      const size_t MAX_HOURS=24;
      int count[MAX_HOURS]={0}; 
      int max=0, j=0; 
      size_t i=0;
      for (i=0; i<sz; ++i)
        for (j=arr[i][0]; j<arr[i][1]; ++j) ++count[j];
      for (i=0; i<MAX_HOURS; ++i)
        if (count[i]>max) max=count[i];
      return max;
    }
    







  • 相关阅读:
    Knime 使用 初探
    MySql可视化工具MySQL Workbench使用教程
    MySQL导入sql 文件的5大步骤
    Import MySQL Dumpfile, SQL Datafile Into My Database
    导入已有的vmdk文件,发现网络无法连通
    VirtualBox镜像复制载入
    对自己说的话
    linux遇见的问题
    vbox下安装 linux 64 bit出现“kernel requires an x86_64 cpu
    Servlet 3 HttpServletRequest HttpServletResponse 验证码图片 form表单
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/secbook/p/2654984.html
Copyright © 2011-2022 走看看