解释 int* set = (int*)calloc(n + 1, sizeof(int))

这段代码使用了 C 标准库函数 calloc()，它的作用是在内存中分配 n+1 个 int 类型的空间，并将这些空间都初始化为 0。函数的返回值是一个指向分配的内存空间起始地址的指针。

更具体地说，代码中的 (int*) 是类型转换操作符，将返回的 void* 类型的指针强制转换为 int* 类型指针，方便后续操作。最后将指针赋值给变量 set，这样变量 set 就指向了一块大小为 (n+1)*sizeof(int) 字节的内存空间，其中每个 int 类型的空间都被初始化为 0。

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详细解释一下这段代码的思路 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MAX_N 200typedef struct { int deadline; // 截止期限 int profit; // 效益 int index; // 作业编号} Job;int n;Job jobs[MAX_N];int cmp(const void *a, const void *b) { const Job *p = (const Job *)a; const Job *q = (const Job *)b; return q->profit - p->profit;}int main() { // 输入作业信息 scanf("%d", &n); for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d%d", &jobs[i].deadline, &jobs[i].profit); jobs[i].index = i + 1; } // 按照效益从大到小排序 qsort(jobs, n, sizeof(Job), cmp); // 集合树方法求解 int result = 0; // 最大效益值 int time = 0; // 当前时间 int *set = (int *)calloc(n + 1, sizeof(int)); // 集合树 for (int i = 0; i < n; i++) { int j = jobs[i].deadline; while (j > 0 && set[j]) j--; if (j > 0) { set[j] = jobs[i].index; result += jobs[i].profit; time++; } } // 输出结果 printf("%d\n", result); for (int i = 1; i <= n; i++) { if (set[i]) { printf("%d", set[i]); time--; if (time) printf(" "); } } printf("\n"); return 0;}

这段代码实现了一种作业调度算法，其基本思路是按照每个作业的效益从大到小排序，然后使用集合树方法求解最大效益值。

具体实现过程如下：

1. 定义一个 Job 结构体，包含三个成员变量：截止期限、效益和作业编号。

2. 读入作业信息，包括作业数量、每个作业的截止期限和效益，同时为每个作业编号赋值。

3. 将所有作业按照效益从大到小排序，这里使用了标准库函数 qsort()。

4. 使用集合树方法求解最大效益值，具体过程如下：

a. 定义一个 int 类型的指针 set，表示集合树，初始化为全 0。

b. 遍历排序后的作业列表，对于每个作业，从其截止期限开始向前搜索集合树，找到第一个空位置插入该作业。

c. 如果找到了空位置，表示该作业可以被安排，更新最大效益值 result，同时当前时间 time 加一。

5. 输出结果，包括最大效益值和被安排的作业编号列表。

注意，集合树的作用是记录每个时间点上已经被安排的作业编号，从而避免了同一时间点上多个作业的冲突。在遍历作业列表时，我们一次次地向前搜索集合树，找到第一个空位置插入该作业，这样就能保证安排作业的时间尽可能靠前，从而最大化效益。

逐行解释该代码：#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct { int d; // 截止期限 int p; // 效益 } Job; int cmp(const void *a, const void *b) { return ((Job *)b)->p - ((Job *)a)->p; // 按效益从大到小排序 } int main() { int n, i, j, max_d = 0, max_p = 0; scanf("%d", &n); Job *jobs = (Job *)malloc(n * sizeof(Job)); // 存储作业的数组 for (i = 0; i < n; i++) { scanf("%d %d", &jobs[i].d, &jobs[i].p); if (jobs[i].d > max_d) max_d = jobs[i].d; // 找到最大的截止期限 if (jobs[i].p > max_p) max_p = jobs[i].p; // 找到最大的效益 } qsort(jobs, n, sizeof(Job), cmp); // 按效益从大到小排序 int *set = (int *)calloc(max_d, sizeof(int)); // 集合树，用于判断作业的截止期限是否冲突 int sum_p = 0, num_jobs = 0; // sum_p表示最大效益值，num_jobs表示最优解J中作业的个数 for (i = 0; i < n; i++) { for (j = jobs[i].d-1; j >= 0; j--) { // 从后往前查找集合树，找到空闲的时间插入作业 if (!set[j]) { set[j] = jobs[i].p; // 将作业插入集合树 sum_p += jobs[i].p; // 更新最大效益值 num_jobs++; // 更新最优解J中作业的个数 break; } } } printf("%d\n", sum_p); // 输出最大效益值 for (i = 0; i < max_d; i++) { if (set[i]) printf("%d ", set[i]); // 输出最优解J中的作业 } printf("\n"); free(jobs); free(set); return 0; }

这是一个用于解决“Job Sequencing with Deadlines”问题的 C 语言程序。该问题是一个经典的贪心算法问题，假设有 n 个作业，每个作业有一个截止期限和一个效益值。每个作业需要在截止期限之前完成，否则就无法获得效益值。目标是找到一个最优解 J，使得 J 中的作业个数最大，且能够获得最大的效益值。

程序中的主要逻辑如下：

首先定义了一个结构体 Job，用于存储每个作业的截止期限和效益值。然后定义了一个用于比较两个作业效益值大小的比较函数 cmp，该函数用于在排序时按效益从大到小排序。

在主函数中，首先读入 n，然后动态分配一个 Job 数组 jobs 用于存储所有的作业。在读入每个作业的截止期限和效益值之后，程序找到了数组中的最大截止期限和最大效益值 max_d 和 max_p。接着将 jobs 数组按效益从大到小排序，并动态分配一个大小为 max_d 的集合树 set，用于判断作业的截止期限是否冲突。

接下来程序用贪心算法的思想，从效益最大的作业开始遍历，如果当前作业的截止期限在集合树中还有空闲的时间，则将其加入集合树中，并更新最大效益值和最优解 J 中作业的个数。最后输出最大效益值和最优解 J 中的作业即可。程序在最后释放了动态分配的数组和集合树。

总体来说，这个程序比较简单，主要是在贪心算法的思想上进行实现。