
HDU - 4109 Instrction Arrangement
构建依赖图:读取输入数据,构建一个有向无环图(DAG),其中每个节点表示一个指令,边表示依赖关系。 拓扑排序:使用队列来进行拓扑排序,确定指令的执行顺序。初始化队列中包含入度为0的指令。 计算最早开始时间(EET):对于每个指令,计算它的最早开始时间,确保与其前驱指令的时间差不小于安全距离。处理每个指令的依赖关系,更新目标指令的EET。 确定最小时间:所有指令的EET中的最大值即为完成所有指令所需的最小时间。 读取输入:读取输入数据,解析指令数量、依赖关系数量和每条依赖关系。 构建依赖图:使用邻接表存储依赖关系,每个节点记录其目标节点和安全距离。同时,记录每个节点的入度。 拓扑排序:使用队列处理每个节点,确定其EET。对于每个节点,处理其所有依赖关系,更新目标节点的EET。 计算最小时间:遍历所有指令的EET,找出最大值,即为完成所有指令所需的最小时间。
发布日期:2021-05-14 22:51:22
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为了解决这个问题,我们需要重新排列指令以确保它们之间的间隔不小于安全距离,从而避免潜在的错误。我们将使用拓扑排序来确定指令的执行顺序,并计算每个指令的最早开始时间(EET),以确保所有依赖关系和安全距离都得到满足。
方法思路
解决代码
import sysfrom collections import dequedef main(): input = sys.stdin.read().split() ptr = 0 N = int(input[ptr]) ptr += 1 M = int(input[ptr]) ptr += 1 G = [[] for _ in range(N)] indegree = [0] * N EET = [0] * N for _ in range(M): X = int(input[ptr]) ptr += 1 Y = int(input[ptr]) ptr += 1 Z = int(input[ptr]) ptr += 1 G[X].append((Y, Z)) indegree[Y] += 1 queue = deque() for i in range(N): if indegree[i] == 0: queue.append(i) while queue: u = queue.popleft() for (v, z) in G[u]: if EET[u] + z > EET[v]: if EET[v] == 0: EET[v] = EET[u] + z indegree[v] -= 1 if indegree[v] == 0: queue.append(v) else: EET[v] = max(EET[v], EET[u] + z) if EET[v] > EET[u] + z: pass print(max(EET))if __name__ == "__main__": main()
代码解释
通过这种方法,我们能够高效地重新排列指令,确保所有依赖关系和安全距离都得到满足,从而在最短的时间内完成所有指令的执行。