有n个人外出旅游，旅行社有两种辆车，第一种车辆载客数是m1，有k1辆；第二种车辆载客数是m2，有k2辆；车辆足够n个人乘坐。问最少要派多少辆车。

根据题意，我们可以列出如下的不等式：

n <= m1*k1 + m2*k2

因为车辆足够n个人乘坐，所以最少要派的车辆数为：

ceil(n / max(m1, m2))

其中，ceil表示向上取整函数，max表示取两个数中的最大值。

相关问题

java写、问题描述 定义车辆类,属性有车牌号、颜色、车型(小汽车、小卡、中

型卡、大型卡)、载货量(只有卡车有)。要求能够根据车型输出“载客”还是“载货”，并且能够获取车辆信息。

为了定义车辆类，我们需要在Java中使用类的概念，使用class关键字定义一个类。类中的属性可以使用变量来定义，有车牌号、颜色、车型和载货量四个属性。其中，车型可以使用枚举类型来定义，载货量只有卡车有，因此需要将其定义为卡车类的属性。

定义一个方法来判断车辆类型，如果是小汽车，则输出“载客”，否则输出“载货”。并且提供一个方法来获取车辆信息，输出车辆的所有属性信息。

在Java语言中，可以使用getters和setters来访问和修改类中的属性。getters是用来获取属性值的方法，setters是用来修改属性值的方法。

一个简单的车辆类可以如下定义：

public class Vehicle {
private String licensePlateNumber;
private String color;
private VehicleType vehicleType;
private double cargoCapacity;

public enum VehicleType {
CAR, VAN, TRUCK_SMALL, TRUCK_LARGE;
}

public Vehicle(String licensePlateNumber, String color, VehicleType vehicleType, double cargoCapacity) {
this.licensePlateNumber = licensePlateNumber;
this.color = color;
this.vehicleType = vehicleType;
this.cargoCapacity = cargoCapacity;
}

public String getLicensePlateNumber() {
return licensePlateNumber;
}

public void setLicensePlateNumber(String licensePlateNumber) {
this.licensePlateNumber = licensePlateNumber;
}

public String getColor() {
return color;
}

public void setColor(String color) {
this.color = color;
}

public VehicleType getVehicleType() {
return vehicleType;
}

public void setVehicleType(VehicleType vehicleType) {
this.vehicleType = vehicleType;
}

public double getCargoCapacity() {
return cargoCapacity;
}

public void setCargoCapacity(double cargoCapacity) {
this.cargoCapacity = cargoCapacity;
}

public String getVehicleInfo() {
return "License plate number: " + licensePlateNumber + ", color: " + color + ", vehicle type: " + vehicleType + ", cargo capacity: " + cargoCapacity;
}

public String getLoadType() {
if (vehicleType == VehicleType.CAR || vehicleType == VehicleType.VAN) {
return "载客";
} else {
return "载货";
}
}
}

这个类中，我们定义了一个Vehicle类和一个VehicleType枚举类型，Vehicle类中包括四个属性、一个构造方法、四个getter/setter方法、一个getVehicleInfo方法和一个getLoadType方法。其中，getVehicleInfo方法用来获取车辆信息，getLoadType方法用来获取载货类型。在这个示例中，我们使用了Java中的enum类型来定义车型，这样可以清晰的表示车型的取值范围。根据不同的车型，我们可以使用if/else语句来判断载货类型。

如果是csv里的数据 数据格式为车辆ID 经度 纬度 速度 载客状态代码实现

好的，如果数据格式为车辆ID、经度、纬度、速度、载客状态，可以按照如下代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from geopy.distance import great_circle

# 加载GPS轨迹数据
def load_gps_track_data(file_path):
    gps_track_data = pd.read_csv(file_path, header=None, names=['vehicle_id', 'longitude', 'latitude', 'speed', 'status'])
    return gps_track_data[['longitude', 'latitude']].values

# 计算两个GPS坐标点之间的距离
def calculate_distance(point1, point2):
    return great_circle(point1, point2).meters

# 使用K-Means算法进行GPS轨迹聚类
def gps_track_kmeans_clustering(gps_track_data, n_clusters):
    # 计算GPS坐标点之间的距离矩阵
    distance_matrix = np.zeros((len(gps_track_data), len(gps_track_data)))
    for i in range(len(gps_track_data)):
        for j in range(len(gps_track_data)):
            if i != j:
                distance_matrix[i, j] = calculate_distance(gps_track_data[i], gps_track_data[j])
    
    # 使用K-Means算法进行聚类
    kmeans = KMeans(n_clusters=n_clusters).fit(distance_matrix)
    
    # 获取聚类结果
    clusters = [[] for i in range(n_clusters)]
    for i in range(len(gps_track_data)):
        cluster_id = kmeans.labels_[i]
        clusters[cluster_id].append(gps_track_data[i])
    
    return clusters

# 测试代码
if __name__ == '__main__':
    gps_track_data = load_gps_track_data('gps_track.csv')
    clusters = gps_track_kmeans_clustering(gps_track_data, 3)
    print(clusters)

在上面的代码中，`load_gps_track_data()`函数使用Pandas库读取CSV文件中的数据，并将经度和纬度数据提取出来。`calculate_distance()`函数和`gps_track_kmeans_clustering()`函数的实现与上面的代码示例基本相同，唯一的区别是参数`gps_track_data`的类型不同。

希望这个代码实现能够帮助您完成基于CSV数据的GPS轨迹K-Means聚类。