【算法题】信道分配

  • A+
所属分类:编程茶楼


共计 1992 个字符,预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Scanner;

/**
 * 标题:信道分配 | 时间限制:1秒 | 内存限制:262144K | 语言限制:不限
 * 算法工程师小明面对着这样一个问题,需要将通信用的信道分配给尽量多的用户:
 * 信道的条件及分配规则如下:
 * 1) 所有信道都有属性:”阶”。阶为r的信道的容量为2^r比特;
 * 2) 所有用户需要传输的数据量都一样:D比特;
 * 3) 一个用户可以分配多个信道,但每个信道只能分配给一个用户;
 * 4) 只有当分配给一个用户的所有信道的容量和>=D,用户才能传输数据;
 * 给出一组信道资源,最多可以为多少用户传输数据?
 * 输入描述:
 * 第一行,一个数字R。R为最大阶数。
 * 0<=R<20
 * 第二行,R+1个数字,用空格隔开。 代表每种信道的数量Ni。按照阶的值从小到大排列。
 * 0<=i<=R, 0<=Ni<1000.
 * 第三行,一个数字D。 D为单个用户需要传输的数据量。
 * 0<D<1000000
 * 输出描述:
 * 一个数字,代表最多可以供多少用户传输数据。
 * 示例1
 * 输入
 * 5
 * 10 5 0 1 3 2
 * 30
 * 输出
 * 4
 * 说明
 * 最大阶数为5.
 * 信道阶数: 0  1  2  3   4   5
 * 信道容量: 1  2  4  8  16  32
 * 信道个数:10  5  0  1   3   2
 * 单个用户需要传输的数据量为30
 * 可能存在很多分配方式,举例说明:
 * 分配方式1:
 * 1) 32*1 = 32
 * 2) 32*1 = 32
 * 3) 16*2 = 32
 * 4) 16*1 + 8*1 + 2*3 = 30
 * 剩下2*2 + 1*10=14不足以再分一个用户了。
 * 分配方式2:
 * 1) 16*1 + 8*1 + 2*3 = 30
 * 2) 16*1 + 2*2 + 1*10 = 30
 * 3) 32*1 = 32
 * 4) 32*1 = 32
 * 剩下16*1=16不足以再分一个用户了。
 * 分配方式3:
 * 1) 16*1 + 8*1 + 2*3 = 30
 * 2) 16*1 + 2*2 + 1*10 = 30
 * 3) 16*1 + 32*1 = 48
 * 4) 32*1 = 32
 * 恰好用完。
 * 虽然每种分配方式剩下的容量不同,但服务的用户数量是一致的。因为这个问题中我们只关心服务的用户数,所以我们认为这些分配方式等效。
 */
public class M_N_T_27 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        int R = Integer.parseInt(scanner.nextLine()); // 最大阶数

        String[] NiStrs = scanner.nextLine().split(" ");
        int[][] Nis = new int[R + 1][2]; // 每种信道的数量Ni。按照阶的值从小到大排列
        for (int i = 0; i < Nis.length; i++) {
            Nis[i][0] = (int) Math.pow(2, i);
            Nis[i][1] = Integer.parseInt(NiStrs[i]);
        }

        int D = Integer.parseInt(scanner.nextLine()); // 单个用户需要传输的数据量

        int count = 0;
        Map<Integer, Integer> shizhi = new HashMap<>();
        for (int[] ni : Nis) {
            int Ni = ni[0];
            int Ni_count = ni[1];

            if (Ni_count == 0) {
                continue;
            }

            if (Ni >= D) {
                count += Ni_count;
                continue;
            }

            int mo = D % Ni;
            int shang = D / Ni;
            int need_count = mo == 0 ? shang : shang + 1;

            count += Ni_count / need_count;

            // 剩余个数
            int Ni_count_left = Ni_count - (Ni_count / need_count) * need_count;

            if (shizhi.size() != 0) {
                int temp = 0;
                for (Map.Entry<Integer, Integer> en : shizhi.entrySet()) {
                    temp += en.getKey() * en.getValue();
                }

                // 单个用户还剩多少数据量
                int D_left = D - temp;
                int mo_left = D_left % Ni;
                int shang_left = D_left / Ni;
                int need_count_left = mo_left == 0 ? shang_left : shang_left + 1;

                if (Ni_count_left >= need_count_left) {
                    shizhi.clear();
                    count++;
                    Ni_count_left -= need_count_left;
                }

            }

            if (Ni_count_left > 0) {
                shizhi.put(Ni, Ni_count_left);
            }
        }

        System.out.println(count);
    }
}
  • 我的微信
  • 这是我的微信扫一扫
  • weinxin
  • 我的微信公众号
  • 我的微信公众号扫一扫
  • weinxin

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen: