华为 · 动态规划 · 算法编程题
华为 动态规划 N ≤ 100 时限 2 秒 / 256 MB

题目描述

小红正在为大语言模型准备来自多个渠道的训练语料。第 i 个语料源在混合数据中的权重为 w_i ,原始污染率为 r_i 。她可以为每个语料源独立选择 0 到 3 级清洗方案。
0 级不消耗资源,污染率仍为 r_i ;1 级消耗 c_i 预算和 t_i 算力,污染率变为 0.6r_i ;2 级消耗 3c_i 预算和 2t_i 算力,污染率变为 0.2r_i ;3 级消耗 6c_i 预算和 3t_i 算力,污染率变为 0。
总预算消耗不能超过 B ,总算力消耗不能超过 T 。请计算所有 w_i 乘以清洗后污染率之和的最小值。

输入输出

输入描述
第一行输入三个整数 N,B,T 。
接下来 N 行,每行输入两个实数 w_i,r_i 和两个整数 c_i,t_i 。
保证 1 ≤ N,B,T ≤ 100 , 0 ≤ w_i,r_i ≤ 1 , 1 ≤ c_i,t_i ≤ 100 ,并且所有 w_i 之和为 1。
输出描述
输出最小加权污染率,保留 6 位小数。

样例共 1 组

样例 1 · 对第一个语料源采用 2 级清洗,对第二个语料源采用 1 级清洗,预算消耗为 5,算力消耗为 3。
输入
3 5 5
0.5 0.8 1 1
0.3 0.5 2 1
0.2 0.6 1 2
输出
0.290000

算法解析依据充分

考点:动态规划

数据规模 N ≤ 100 | 限制 2 秒 / 256MB | 标准输入输出

题目画像

  • 数据规模:N ≤ 100,T ≤ 100
  • 元素值域:B ≤ 100,c_i ≤ 100,t_i ≤ 100(注意整数类型选择,避免溢出)
  • 复杂度门槛:允许 O(n³) ~ O(n⁴) 的多重循环,可以放心枚举。
  • 源站时限:2 秒(牛客口径,非本题专属门槛)

解题思路

推荐方向:动态规划

本题切入点

每个语料源选 0/1/2/3 级(预算与算力双消耗、污染率按档下降):双约束分组背包 DP,N,B,T≤100 时规模可控,输出最小加权污染率六位小数。

把问题拆成子问题,用状态表示「已处理到哪儿」,靠转移方程递推。

思路框架(动态规划 通法 · 非本题专属)

  1. 定义状态:dp[i] / dp[i][j] 表示什么(这是最关键的一步,状态定义错就全错)。
  2. 写转移方程:当前状态由哪些更小的状态推来。
  3. 确定初始条件与遍历顺序(保证用到的状态已算好)。
  4. 确定答案取哪个状态;数值大时全程取模。

实现要点:一般是「先枚举阶段,再枚举状态,最后枚举决策」三层循环;空间大时可滚动数组优化。

复杂度:时间 O(状态数 × 转移代价) | 空间 O(状态数)

该范式的通法易错点

  • 状态定义不完整(漏了必要维度),导致子问题之间有后效性。
  • 初始化写错(尤其「恰好」与「至多」的初值差别)。
  • 遍历顺序与依赖方向不一致。

对照本题

  • 数据规模 N ≤ 100,允许 O(n³) ~ O(n⁴) 的多重循环,可以放心枚举。
  • 元素值域最大到 100 —— 求和 / 相乘时记得开 64 位整数。

样例解读

样例 1:输入 3 5 5 / 0.5 0.8 1 1 / 0.3 0.5 2 1 / 0.2 0.6 1 2 → 输出 0.290000

对第一个语料源采用 2 级清洗,对第二个语料源采用 1 级清洗,预算消耗为 5,算力消耗为 3。

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本题来源:2026年-华为-05月20号AI岗。

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