执行时长 - 华为OD统一考试-编程知识

执行时长 - 华为OD统一考试

OD统一考试（C卷）

分值： 100分

题解： Java / Python / C++

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题目描述

为了充分发挥GPU算力，需要尽可能多的将任务交给GPU执行，现在有一个任务数组，数组元素表示在这1秒内新增的任务个数且每秒都有新增任务。

假设GPU最多一次执行n个任务，一次执行耗时1秒，在保证GPU不空闲情况下，最少需要多长时间执行完成。

输入描述

第一个参数为GPU一次最多执行的任务个数，取值范围[1, 10000]

第二个参数为任务数组长度，取值范围[1, 10000]

第三个参数为任务数组，数字范围[1, 10000]

输出描述

执行完所有任务最少需要多少秒。

示例1

输入：
3
5
1 2 3 4 5输出：
6说明：
一次最多执行 3 个任务，最少耗时 6s。

示例2

输入：
4
5
5 4 1 1 1输出：
5说明：
一次最多执行 4 个任务，最少耗时 5s。

题解

这个问题可以使用贪心策略来解决。

主要思路是遍历任务数组，每秒执行尽可能多的任务，然后根据剩余任务数量计算等待时间。

Java

import java.util.Scanner;
/*** @author code5bug*/
public class Main {public static void main(String[] args) {Scanner scanner = new Scanner(System.in);// 最多一次执行任务数, 任务长度int n = scanner.nextInt(), taskLength = scanner.nextInt();// 任务列表int[] tasks = new int[taskLength];for (int i = 0; i < taskLength; i++) {tasks[i] = scanner.nextInt();}// 等待的任务数量int waitNum = 0;for (int taskNum : tasks) {// 每秒最多n个任务，执行不完则等待后续执行waitNum = Math.max(0, waitNum + taskNum - n);}// 计算任务执行完成// (waitNum + n - 1) / n  向上取整int costTime = taskLength + (waitNum + n - 1) / n;System.out.println(costTime);}
}

Python

# 最多一次执行任务数
n = int(input())
task_length = int(input())
tasks = list(map(int, input().split()))# 等待的任务数量
wait_num = 0
for task_num in tasks:# 每秒最多n个任务， 执行不完则等待后续执行wait_num = max(0, wait_num + task_num - n)# 计算任务执行完成
# (wait_num + n - 1) // n    向上取整的写法
cost_time = task_length + (wait_num + n - 1) // n
print(cost_time)

C++

#include <iostream>
#include <vector>using namespace std;int main() {// 最多一次执行任务数, 任务长度int n, taskLength;cin >> n >> taskLength;// 任务列表vector<int> tasks(taskLength);for (int i = 0; i < taskLength; i++) {cin >> tasks[i];}// 等待的任务数量int waitNum = 0;for (int taskNum : tasks) {// 每秒最多n个任务，执行不完则等待后续执行waitNum = max(0, waitNum + taskNum - n);}// 计算任务执行完成int costTime = taskLength + (waitNum + n - 1) / n;cout << costTime << endl;return 0;
}