某剧场举办一个电影节。剧场内有二个电影院,X 和 Y。假设在从 t = 0 开始的某一段时间内,电影院 X 会顺序放映 n 个长短不一的电影 x1,x2,…,xn。其每场开始和结束时间顺序为 (a1,b1),(a2,b2),…, (an,bn)。从 t = 0 开始,在同一期间,电影院 Y 会连续放映 m 个电影,y1,y2,…,ym。 其每场开始和 结束时间顺序为 (c1,d1),(c2,d2),…,(cm,dm)。我们规定每位观众必须准时入场并不得中途退场。 假定两电影院之间距离极近,覌众从一个影院走到另一个所需时间为零。请设计一个时间为 O(m+n) 的 贪心算法以决定同一个观众最多可以看完几场电影,并为他选出这些电影。你必须解释为什么你的算法 可给出最佳的解,即保证看到最多的电影。

时间: 2024-03-29 20:38:45 浏览: 15
我们可以将所有电影的开始和结束时间按照时间顺序排列,形成一个时间轴。然后,从时间轴的起点开始,按照时间顺序遍历所有电影的开始和结束时间。同时,我们维护两个指针 i 和 j,分别指向电影院 X 和 Y 中下一个可以观看的电影。 具体来说,我们先将指针 i 和 j 都指向各自电影院的第一个电影。然后,我们按照时间顺序遍历所有电影的开始和结束时间。对于每个时间点,我们判断该时间点是否在某个电影的播放时间段内。如果是,我们就将观众带到该电影院观看这场电影,并将相应的指针 i 或 j 后移一位。如果不是,我们就将观众带到两个电影院中播放时间最早但未被观看的电影院观看这场电影,并将相应的指针后移一位。 这个贪心算法的正确性可以这样证明:对于任意一个观众,他的最优观影方案一定是某个时间点观看某场电影,然后在该场电影结束后前往另一个电影院观看下一场电影,如此重复直到无法观看为止。因此,我们只需要按照时间顺序遍历所有电影的开始和结束时间,每次选择观看时间最早的电影,就可以得到最优解。同时,由于我们每次选择的都是观看时间最早的电影,因此我们可以保证观众能够观看尽可能多的电影。由于遍历时间轴的时间复杂度为 O(m+n),因此该算法的时间复杂度为 O(m+n)。
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解释一个程序,这个程序模拟某电影院三个售票窗口同时出售电影票的过程,使用java多线程

好的,下面是一个简单的Java程序,用于模拟某电影院三个售票窗口同时出售电影票的过程,使用多线程技术来实现: ``` public class Cinema { public static void main(String[] args) { TicketOffice ticketOffice1 = new TicketOffice("Ticket Office 1"); TicketOffice ticketOffice2 = new TicketOffice("Ticket Office 2"); TicketOffice ticketOffice3 = new TicketOffice("Ticket Office 3"); ticketOffice1.start(); ticketOffice2.start(); ticketOffice3.start(); } } class TicketOffice extends Thread { private static final int MAX_TICKETS = 50; private static int totalTickets = 100; private String name; public TicketOffice(String name) { this.name = name; } public void run() { while (totalTickets > 0) { synchronized (TicketOffice.class) { if (totalTickets > 0) { int ticketsToSell = (int) (Math.random() * MAX_TICKETS) + 1; if (ticketsToSell > totalTickets) { ticketsToSell = totalTickets; } totalTickets -= ticketsToSell; System.out.println(name + " sold " + ticketsToSell + " tickets. " + totalTickets + " tickets left."); } } try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } } } ``` 这个程序中,我们定义了一个名为Cinema的主类,它包含了main方法,用于启动三个售票窗口的线程。 每个售票窗口都是一个名为TicketOffice的类的实例,它继承了Thread类并重写了run方法。在run方法中,我们使用一个while循环来模拟售票过程,每次循环中,我们使用synchronized关键字来保证多线程安全,在多个线程中对totalTickets变量进行操作时,只有一个线程能够进入临界区执行代码。我们使用Math.random()方法来生成售出的电影票数,并将其减去totalTickets,同时输出售票信息。每个售票窗口的线程在售完所有电影票后退出循环。 这个程序模拟了三个售票窗口同时出售电影票的过程,使用多线程技术可以提高效率和响应速度,同时保证数据的安全性。

读取文件,假设我们有一个包含电影ID和评分的数据集,可以使用以下代码计算每部电影的平均得分:

好的,以下是一个Python代码示例,可以读取电影ID和评分的数据集文件,并计算每部电影的平均得分: ```python # 打开文件 with open('data.txt', 'r') as f: # 创建一个字典,用于存储每部电影的评分和评分次数 movie_ratings = {} # 逐行读取文件 for line in f: # 将每行数据分割成电影ID和评分 movie_id, rating = line.strip().split(',') # 将评分转换为浮点数 rating = float(rating) # 如果电影ID已经在字典中,更新其评分和评分次数 if movie_id in movie_ratings: total_rating, count = movie_ratings[movie_id] movie_ratings[movie_id] = (total_rating + rating, count + 1) # 如果电影ID不在字典中,将其添加到字典中 else: movie_ratings[movie_id] = (rating, 1) # 计算每部电影的平均得分 for movie_id, (total_rating, count) in movie_ratings.items(): average_rating = total_rating / count print(f"Movie {movie_id} has an average rating of {average_rating}.") ``` 在这个示例中,我们首先使用 Python 的 `open()` 函数打开数据集文件,然后逐行读取文件。对于每一行,我们使用 `strip()` 方法去掉行末的换行符,并使用 `split()` 方法将其分割成电影ID和评分。我们将评分转换为浮点数,并使用一个字典 `movie_ratings` 来存储每部电影的评分和评分次数。对于每个电影ID,我们更新其评分和评分次数,或者添加它到字典中。最后,我们计算每部电影的平均得分,并输出结果。

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