华为OD机试真题-贪吃的猴子

介绍

“贪吃的猴子”问题通常涉及在特定规则下分配资源，以满足某种优化目标。这个问题可以类比于经典的贪婪算法的应用，用来解决资源分配或路径规划等问题。

题目描述

假设有一个猴子，它每天会消耗掉一些食物，如果到了某一天食物不够，则需要提前准备。通常问题会给出每日的食物需求和初始食物数量，要求计算出在尽可能少的补充情况下，猴子能坚持几天。

应用使用场景

1. 库存管理：帮助企业优化仓库的库存补货策略。
2. 供应链优化：在供应链中高效管理资源的分配和调度。
3. 路由规划：用于交通系统中设计最优补给站点布局。

原理解释

核心思想是利用贪心算法，尽可能推迟食物补充。在每一天中，如果当前食物不够，则补充食物以满足当天及后续多天的需求，从而减少补充次数。

算法原理流程图

算法原理解释

1. 初始化：定义一个变量表示当前持有的食物数量，一个变量记录经过的天数。
2. 遍历需求：
   • 如果当前食物足够满足当天需求，则减少相应食物数量，并增加天数。
   • 如果不够，则计算需要补充的食物量，进行补充，并记录补充操作。
3. 直到无法满足需求时停止，输出补充次数和天数。

实际详细应用代码示例实现

def greedy_monkey(daily_needs, initial_food):
    food = initial_food
    supplements = 0
    days = 0

    for need in daily_needs:
        if food >= need:
            food -= need
        else:
            supplements += (need - food)
            food = 0  # Assume we receive just enough food for the day
        days += 1

    return supplements, days

# 示例使用
daily_needs = [4, 5, 6, 8, 3]
initial_food = 10
supplements, days = greedy_monkey(daily_needs, initial_food)
print(f"总补充次数: {supplements}, 持续天数: {days}")

测试代码

def test_greedy_monkey():
    assert greedy_monkey([4, 5, 6, 8, 3], 10) == (16, 5), "测试失败！"
    assert greedy_monkey([3, 2, 7], 5) == (2, 3), "测试失败！"

test_greedy_monkey()
print("所有测试通过")

部署场景

1. 商业库存：调整库存周期以降低持有成本。
2. 物流配送：优化车辆路线规划，降低燃料消耗。
3. 公共设施维护：计划城市基础设施的维护和材料补给。

材料链接

• 贪心算法：关于贪心算法的一般介绍。
• Python官方文档：代码实现部分的参考。
• 经营管理与优化：关于运营研究的专业期刊。

总结

“贪吃的猴子”问题展示了如何利用贪心算法来达到资源分配的最优方案。通过动态决策，我们能够有效地降低补充频率并最大化物品的使用效率。这一方法在实际应用中具有很强的可操作性。

未来展望

随着大数据和人工智能的发展，贪心算法将与更多技术结合，应用在更复杂的场景下，如实时库存管理、智能城市中的资源调度等。同时，通过机器学习和数据挖掘，可以预测需求变化，使得补给策略更加智能化和精准化。