文章目录

• 前言
• 题目描述
• 输入描述
• 输出描述
• 示例 1
• • 输入：
  • 输出：
• 示例 2
• • 输入：
  • 输出：
• 题目解析
• 参考代码

前言

《华为机试真题详解》专栏含牛客网华为专栏、华为面经试题、华为OD机试真题。

如果您在准备华为的面试，期间有想了解的可以私信我，我会尽可能帮您解答，也可以给您一些建议！

本文解法非最优解（即非性能最优），不能保证通过率。

特别提醒！！！！
注意1：机试为ACM 模式
你的代码需要处理输入输出，input接收输入、print格式化输出

注意2：机试按通过率记分
复杂题目可以考虑暴力破解，再逐步优化，不是运行超时就无法得分，如下，提交结果运行超时，但用例通过率>92.31% , 如果是100分的题目，可以得92.3分。

题目描述

静态扫描快速识别源代码的缺陷，静态扫描的结果以扫描报告作为输出:

1. 文件扫描的成本和文件大小相关，如果文件大小为 ，则扫描成本为 N个金币
2. 扫描报告的缓存成本和文件大小无关，每缓存一个报告需要M个金币
3. 扫描报告缓存后，后继再碰到该文件则不需要扫描成本，直接获取缓存结果
   给出源代码文件标识序列和文件大小序列，求解采用合理的缓存策略，最少需要的 金币Q数

输入描述

第一行为缓存一个报告金币数 M,1 <= M <=100
第二行为文件标识序列: F1,F2,F3…Fn，其中1 <= N <= 10000,1 <= F <=1000
第三行为文件大小序列: S1,S2,S3…Sn，其中1 <= N <= 10000,1 <= S <=10

输出描述

采用合理的缓存策略，需要的最少金币数

示例 1

输入：

5
1 2 2 1 2 3 4
1 1 1 1 1 1 1

输出：

7

说明：
文件大小相同，扫描成本均为1个金币。缓存任意文件均不合算，所以每次都是重新扫描文本，因而最少成本为7金币

示例 2

输入：

5
2 2 2 2 2 5 2 2 2
3 3 3 3 3 1 3 3 3

输出：

9

说明：
2号文件出现了8次，不缓存成本为 3*8=24，扫描加缓存成本共计 3+5=8，显然缓存更优，最优成本为 8+1=9

题目解析

获取文件的方式有两种：
第一种是扫描文件，成本包含扫描文件成本；
第二种是从缓存中读取文件，成本包含一次扫描文件成本 + 缓存文件的成本。

我们只需要获取到每个文本的扫描次数与缓存方案的成本进行比较，单个文件选择最优方案，整体成本即为最优方案（贪婪）。

这个方式再业务中也有很多应用场景，例如：
数据访问优化，对于数据库热点数据的访问，首先从数据库获取数据，生成键值并存储在缓存中，下次再获取该数据时直接从缓存中加载，减少数据获取的延时。

在业务场景中高速缓存的使用成本较高，我们可能需要考虑过期时间、淘汰策略等问题，而这道题目中没有缓存加载顺序，使用限制等说明，所以这道题目中不需要考虑。

参考代码

while 1:try:m = int(input())fList = list(map(int, input().split()))sList = list(map(int, input().split()))cache = []total = 0for i in range(len(fList)):if fList[i] in cache:continuecache.append(fList[i])c = fList.count(fList[i])total += min(sList[i] * c, sList[i] + m)print(total)except Exception as e:break

或者保存分项

while 1:try:m = int(input())fList = list(map(int, input().split()))sList = list(map(int, input().split()))cache = {}for i in range(len(fList)):if fList[i] in cache:continuec = fList.count(fList[i])cache[fList[i]] = min(sList[i] * c, sList[i] + m)print(sum(cache.values()))except Exception as e:import tracebackprint(traceback.print_exc())break

最后，如果你有什么样的问题或解题心得，欢迎评论区交流！