2020編碼大賽題目
半決賽，是32個隊伍選出8個隊伍。
一，需求變更
我的解讀：
1，檔案大小是1024的倍數
2，可以混合裝載
3，排程階段可以訪問檔案
二，壓縮演算法
在寫了乙個很簡單的lzw演算法之後，經過多日的攻堅，終於把ppmd寫出來了。
壓縮率：
2:7，也就是說一般情況下可以裝載7份
這裡列出了1m、2m、3m的檔案壓縮後的大小：
效能：壓縮1m需要0.4秒，壓縮7m需要2s
三，變更應對
1，檔案大小是1024的倍數
這部分簡單，只需要修改計算容量的方式即可
// 礦堆所有礦的大小之和
static int getunitssize(vectorv)
return ans;
}// 礦堆所有礦的大小之和
static int getresourcenum(pos p)
return getunitssize(g_resourceunits[p.x][p.y]);
}
可以混合裝載的話，就可以衍生出很多策略。
我加入了乙個很重要的機制：把選礦和選礦堆2個邏輯進行分離，先選定礦堆，然後把所有礦堆的所有礦放在一起進行挑選。
// 這條路徑要裝載多少m資源是》=col顏色的
static int getpathpower(vectorp, int col)
}if (ans > remainsize())
return ans;
}// 第一次呼叫，path是worker到基地這2個點
static bool gettarget(vector&path, int col)}}
tmp = getminpos(m);
vectortemp;
if (!samepos(tmp, pos ))
return false;
}static void play(pos start, pos end, vector&path)
}g_power2 = g_myteam.worker.power;
while (getpathsize(tar) < remainsize() && g_myteam.worker.power > 0)
}while (getpathsize(tar) < remainsize() && g_myteam.worker.power > 0)
}while (getpathsize(tar) < remainsize() && g_myteam.worker.power > 0)
}g_myteam.worker.power = g_power2;
for (int i = 0; i < m; i++)
}if (samepos(*(tar.end() - 1), g_posflag))
int ret = getpath(tar, path);
if (ret == -1)
}
static bool cmp(resourceunit a, resourceunit b)
return a.sizeofunit > b.sizeofunit;
}// 從礦堆裡面選礦
static vectortake(vectorp, int num, int &power)
}sort(tmp.begin(), tmp.end(), cmp);
int rm = g_myteam.worker.maxload - g_myteam.worker.load, s = 0;
num = power = 0;
for (unsigned i = 0; i < tmp.size(); i++)
ans.push_back(tmp[i]);
s += ret, num++, power += tmp[i].sizeofunit / 1024 * tmp[i].gemtype;
}return ans;
}static vectortake(vectorp)
static void play()
g_path = join(g_path, path);
return;
}play(workerpos, g_posflag, g_path);
setcollectcommands(take(g_path));
}
ps：我沒有仔細研究這一點，或許是和待壓縮檔案有關，和演算法無關。真相不重要，結果都一樣。
3，排程階段可以訪問檔案
我的壓縮演算法沒有別人的壓縮率高，但是壓縮很快，所以這個優勢要利用起來。
經過簡單的計算，發現10秒完全可以勝任16m的壓縮任務，所以這裡有個重要的策略：
在選出礦堆並把所有礦排序之後，按順序一邊裝載一邊呼叫壓縮介面，實時計算剩餘空間，這樣才能盡量裝滿。
為了加速，我加了標記，在排程的時候呼叫壓縮介面的話，就不需要輸出，從而加速程式執行。
static void normalize(cpd *p)
}while (con1)
}int compress(string s)
compress();
return g_com / 1024 + 1;
}
為了保證不超時，我還加入了定時機制，只在壓縮入口處加了定時。
在最後的決賽中，我發現這裡寫的有個問題，當時間超過閾值時，也不應該直接返回常數comsize，而應該根據歷史壓縮記錄去評估。（這個函式本來就已經有了）
四，未上線策略
有個策略我想到了，而且寫的差不多了，但最終還是沒上線，主要是來不及除錯。
在選礦堆的時候，我是先選紅礦，再選綠礦，再選藍礦，礦堆被選取的順序和被走到的順序是一樣的，即走過的路徑肯定是紅紅紅綠綠藍藍藍這種的。
然而實際上，如果在從乙個紅礦走到另外乙個紅礦的過程中經過了綠礦，當我決定開始選綠礦的時候，應該先把這些經過的綠礦加入到待選列表中。
// 新增經過的礦堆
static vectorextend(vectorv, int col)
pos tmp = *(v.end() - 1);
v.erase(v.end() - 1);
vectorans, path;
getpath(v, path);
ans.push_back(path[0]);
for (int i = 0; i < path.size() - 1; i++)
}if (path.size() - 1 > 0)
ans.push_back(tmp);
return ans;
}
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