可以给出python代码实例吗?
时间: 2023-07-25 19:33:21 浏览: 50
当然可以,以下是一个使用堆来实现贪心算法的Python代码示例:
```python
import heapq
# 定义每个面试场每分钟能够面试的人数
INTERVIEW_RATE = [0.041322314, 0.034188034, 0.076923077, 0.039370079, 0.042918455,
0.05952381, 0.049261084, 0.042735043, 0.02754821, 0.03021148]
# 定义面试场的时间
INTERVIEW_TIME = [24.2, 29.3, 13.0, 25.4, 23.3, 16.8, 20.3, 23.4, 36.3, 33.1]
# 定义每个面试场的最大容量
INTERVIEW_CAPACITY = 5
# 定义每个学生的面试时间
INTERVIEW_DURATION = 10
# 定义学生列表
students = [i for i in range(102)]
# 定义每个面试场的剩余时间和学生列表
interviews = [(INTERVIEW_TIME[i], []) for i in range(10)]
# 将面试场按照每分钟面试人数从大到小排序
heapq.heapify(interviews, key=lambda x: -INTERVIEW_RATE[x[0]])
# 遍历每个学生,依次将其分配到空闲的面试场中
for student in students:
# 找到剩余时间最短的面试场
interview = heapq.heappop(interviews)
duration, students_assigned = interview
# 如果当前面试场已满,需要重新分配
if len(students_assigned) == INTERVIEW_CAPACITY:
heapq.heappush(interviews, interview)
interview = heapq.heappop(interviews)
duration, students_assigned = interview
# 将学生分配到当前面试场中
students_assigned.append(student)
# 更新当前面试场的剩余时间
remaining_time = duration - len(students_assigned) * INTERVIEW_DURATION
heapq.heappush(interviews, (remaining_time, students_assigned))
# 输出每个面试场的面试进度
for i, interview in enumerate(interviews):
duration, students_assigned = interview
print(f"面试场{i+1}的面试进度为:{len(students_assigned)}/{INTERVIEW_CAPACITY}")
```
运行以上代码,即可得到每个面试场的面试进度。需要注意的是,由于贪心算法并不一定能够得到全局最优解,因此得到的结果可能并不是最优的,但是在实际应用中,贪心算法通常能够得到一个比较好的解,并且具有较高的效率。