当前位置: 首页 > news >正文

【华为OD机试 2023最新 】 最大化控制资源成本(C++ 100%)

文章目录

      • 题目描述
      • 输入描述
      • 输出描述
      • 备注
      • 用例
      • 题目解析
      • C++

题目描述

公司创新实验室正在研究如何最小化资源成本,最大化资源利用率,请你设计算法帮他们解决一个任务混部问题:

有taskNum项任务,每个任务有开始时间(startTime),结束时间(endTime),并行度(parallelism)三个属性,

并行度是指这个任务运行时将会占用的服务器数量,一个服务器在每个时刻可以被任意任务使用但最多被一个任务占用,任务运行完成立即释放(结束时刻不占用)。

任务混部问题是指给定一批任务,让这批任务由同一批服务器承载运行,

请你计算完成这批任务混部最少需要多少服务器,从而最大化控制资源成本。

输入描述

第一行输入为taskNum,表示有taskNum项任务
接下来taskNum行,每行三个整数,表示每个任务的

开始时间(startTime ),结束时间(endTime )&#

http://www.lryc.cn/news/43968.html

相关文章:

  • leetcode 有序数组的平方(977)
  • 文本三剑客之awk
  • RK3568平台开发系列讲解(驱动基础篇)IS_ERR函数的使用
  • 特殊的类之注解
  • 商业分享:盲盒电商开启电商新可能
  • 【计算机架构】如何计算 CPU 时间
  • 银行数字化转型导师坚鹏:银行行长如何进行数字化转型
  • N32G45x学习笔记--- gpio引脚复用
  • ArcGIS Pro中使用深度学习的高分辨率土地覆盖制图
  • 【学习笔记】「NOI2018」冒泡排序
  • 【Ruby学习笔记】3.Ruby 语法及数据类型
  • 华为OD机试题【字符匹配】用 Java 解 | 含解题说明
  • JavaScript数组对象的浅拷贝与深拷贝(二)实现对象深拷贝的方法(5种)
  • iPhone屏幕适配(之屏幕尺寸)
  • 手机变砖修复神器之 8 个的 Android手机系统修复工具
  • 稀疏矩阵(Sparse Matrix)
  • 深度学习中的损失函数
  • English Learning - L2 语音作业打卡 辅音咬舌音 [θ] [ð] Day29 2023.3.21 周二
  • 【原始者-综述】
  • C++内存模型
  • 八股+面经
  • MySQL更新数据流程
  • 测试开发进阶系列课程
  • Qt源码阅读(三) 对象树管理
  • 【Python入门第四十二天】Python丨NumPy 数组裁切
  • Anaconda配置Python新版本tensorflow库(CPU、GPU通用)的方法
  • 加载模型时出现 OSError: Unable to load weights from pytorch checkpoint file 报错的解决
  • sessionStorage , localStorage 和cookie的区别
  • C# 实例详解委托之Func、Action、delegate
  • 如何选电脑