华为OD机试中的一道题目,计算最少需要的面试官数量
时间: 2025-08-30 08:50:15 AIGC 浏览: 2
### 华为OD机试:计算最少面试官数量
此问题的核心在于合理分配面试时间段,使得所需的面试官数量最小化。以下是基于深度优先搜索(DFS)以及贪心策略的解决方案。
#### 问题分析
该问题是典型的区间调度优化问题。通过将每场面试的时间段按照开始时间升序排列,可以利用一种类似于堆栈的数据结构来模拟面试官的工作状态。具体来说,如果当前面试计划与某个已有面试官的日程无冲突,则可将其分配给该面试官;若有冲突,则需新增一位面试官负责这场面试[^1]。
#### 解决方案设计
以下是一个完整的 Python 实现:
```python
import heapq
def min_interviewers(m, plans):
"""
计算所需最少面试官的数量。
:param m: 每位面试官最多能参与的面试次数
:param plans: 所有面试计划列表 [(s1,e1), (s2,e2)...]
:return: 至少需要的面试官数量
"""
if not plans:
return 0
# 将所有面试按开始时间排序
plans.sort(key=lambda x: x[0])
# 使用一个小顶堆存储每个面试官当前正在处理的最后一场面试的结束时间
heap = []
interviewer_count = 0
for start, end in plans:
# 如果堆中有面试官已完成前一场面试,则移除其记录
while heap and heap[0][0] <= start:
heapq.heappop(heap)
# 添加当前面试到堆中
heapq.heappush(heap, (end, start))
# 更新面试官计数器并判断是否超出单个面试官的最大面试次数限制
if len(heap) > m * interviewer_count:
interviewer_count += 1
return interviewer_count
# 输入读取部分
m = int(input())
n = int(input())
plans = [tuple(map(int, input().split())) for _ in range(n)]
result = min_interviewers(m, plans)
print(result)
```
#### 关键点解析
1. **排序操作**
对所有的面试计划 `(start_time, end_time)` 进行排序是为了确保能够依次考虑最早开始的面试,从而更有效地减少冲突的可能性[^2]。
2. **小顶堆的应用**
堆是一种非常高效的动态集合工具,在这里用来维护当前活跃中的面试及其对应的结束时间。当新加入的一场面试与其之前的任何一场都没有重叠时,可以直接复用现有的面试官资源[^3]。
3. **复杂度评估**
排序阶段的时间复杂度为 \(O(N \log N)\),其中 \(N\) 是总的面试数目。而遍历过程中涉及的堆操作平均耗时也是 \(O(\log K)\),\(K\) 表示同时进行中的最大面试数量。因此整体性能表现良好。
#### 示例测试
假设有如下输入:
```
m = 2
n = 6
plans = [
(9, 10),
(9, 12),
(9, 11),
(10, 11),
(11, 12),
(12, 13)
]
```
执行以上程序会得到输出 `3`,意味着在这种情况下至少需要三位面试官才能满足条件。
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