有19个会议,时长分别为60分钟,45分钟,30分钟,45分钟,45分钟,5分钟,60分钟,45分钟,30分钟,30分钟,45分钟,60分钟,60分钟,45分钟,40分钟,30分钟,60分钟,30分钟,30分钟。需要把这些会议安排进四个时间段,这四个时间段分别是3个小时、4个小时、3个小时、4个小时。应该如何设计算法来把这19个会议安排进入这4个时间段呢?
时间: 2024-04-16 07:29:51 浏览: 50
为了将这19个会议合理地安排到四个时间段中,我们可以使用贪心算法来解决这个问题。下面是一个可能的算法:
1. 将会议按照时长从长到短进行排序。
2. 创建一个长度为4的列表来表示四个时间段,初始化为空。
3. 遍历每个会议,将其安排到当前时长最短的时间段中,如果有多个时长相同的时间段,则选择最早结束的时间段。
4. 如果当前时长最短的时间段加上当前会议的时长超过了该时间段的限制,那么尝试将当前会议安排到下一个时长最短的时间段中。
5. 重复步骤3和步骤4,直到所有的会议都被安排完毕。
这个算法的时间复杂度为O(n^2),其中n是会议的数量。由于会议数量较小,这个算法可以在合理的时间内完成计算。
请注意,这只是一种可能的解决方案。在实际应用中,可能还需要考虑其他因素,如会议优先级、会议之间的依赖关系等。
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```java
import java.time.LocalTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<LocalTime> times = new ArrayList<>();
LocalTime time = LocalTime.of(8, 0);
while (time.isBefore(LocalTime.of(23, 0))) {
times.add(time);
time = time.plusMinutes(30);
}
times.add(LocalTime.of(23, 0));
LocalTime[] timeArray = times.toArray(new LocalTime[0]);
System.out.println(java.util.Arrays.toString(timeArray));
}
}
```
输出结果为:
```
[08:00, 08:30, 09:00, 09:30, 10:00, 10:30, 11:00, 11:30, 12:00, 12:30, 13:00, 13:30, 14:00, 14:30, 15:00, 15:30, 16:00, 16:30, 17:00, 17:30, 18:00, 18:30, 19:00, 19:30, 20:00, 20:30, 21:00, 21:30, 22:00, 22:30, 23:00]
```
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```
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# 定义一个 DataFrame,包含价格数据
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'close': [11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29]})
# 计算 MA60、MA120、MA250
ma60 = prices['close'].rolling(window=60).mean()
ma120 = prices['close'].rolling(window=120).mean()
ma250 = prices['close'].rolling(window=250).mean()
# 判断多头排列
if ma60.iloc[-1] > ma120.iloc[-1] and ma120.iloc[-1] > ma250.iloc[-1]:
print("多头排列")
else:
print("空头排列")
```
如果你要将上述代码转换成计算机语言,需要选择一种编程语言,并学会它的语法和基本操作。常见的编程语言包括C++、Java、JavaScript、Python等等。在编写代码时,需要按照编程语言规范来编写代码,并使用编译器或解释器将代码转换成计算机能够理解的二进制指令。需要注意的是,在不同的编程语言中,同一代码的写法可能会有所不同,因此需要根据具体语言的规范来编写代码。