python 机试 最大报酬

时间: 2023-05-04 19:04:19 浏览: 58
在Python机试中,最大报酬可以通过动态规划(DP)算法来解决。 动态规划的基本思想是将一个大问题拆解成多个小问题,通过寻找小问题的最优解来求得大问题的最优解。对于最大报酬问题,我们可以将其拆解成多个子问题:设f(i)表示前i个任务可以得到的最大报酬,则f(i)可以由f(j)+reward(i)推得,其中j表示最后一个不重叠的任务。在这个过程中,我们需要满足任务的起始时间大于等于j的结束时间,即j的取值范围为1到i-1。同时,我们可以通过比较f(j)的大小来确定重叠任务中需要舍弃哪些任务,从而保证最终的报酬最大化。 在具体实现中,我们可以使用一个数组dp来记录f(i)的值,并且需要进行一次遍历来计算出dp数组的所有元素。首先,将dp[1]初始化为reward(1),然后依次遍历所有任务,对于每个任务,使用上述公式计算dp[i]的值,并将其与dp[i-1]进行比较,取较大值。 总之,通过动态规划算法,我们可以解决Python机试中的最大报酬问题,得出最大报酬并且确定哪些任务需要舍弃。
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