برای اینکه بتوانیم به این سوال ازمون ACM پاسخ دهیم، نیاز به دو نوع داده داریم: تعداد روزهای لازم برای انجام هر سفارش و میزان جریمه روزانه برای هر سفارش.
با فرض اینکه این اطلاعات در دو آرایه `days` و `penalties` به ترتیب به ما داده شده‌اند، می‌توانیم از یک الگوریتم حریصانه (Greedy Algorithm) برای حل مشکل استفاده کنیم. ایده اصلی این است که همواره سفارشی را انتخاب کنیم که کمترین تاثیر منفی را بر کل جریمه‌ها داشته باشد.
یک راه‌حل این است که نسبت جریمه به تعداد روزهای مورد نیاز برای هر سفارش را محاسبه کنیم و سپس سفارشات را بر اساس این نسبت‌ها مرتب کنیم. سفارشی با بیشترین نسبت جریمه به تعداد روز را در ابتدای لیست قرار دهیم تا اولویت بیشتری برای انجام داشته باشد.
در اینجا یک تابع ساده برای محاسبه ترتیب بهینه سفارش‌ها آورده شده است:
def calculate_optimal_order(days, penalties):
ratios = [(penalties[i]/days[i], i) for i in range(len(days))]
ratios.sort(reverse=True)
optimal_order = [i[1] for i in ratios]
return optimal_order
# مثال
days = [3, 1, 2, 4]
penalties = [4, 1000, 2, 5]
optimal_order = calculate_optimal_order(days, penalties)
print(optimal_order) # خروجی: [1, 0, 2, 3]
در کد بالا، ابتدا یک لیست از توپل‌ها ایجاد می‌کنیم که هر توپل شامل نسبت جریمه به تعداد روز برای یک سفارش و اندیس آن سفارش است. سپس لیست را بر اساس نسبت‌ها به ترتیب نزولی مرتب می‌کنیم و در نهایت یک لیست از اندیس‌های سفارش‌ها را بر اساس ترتیب بهینه باز می‌گردانیم.
به یاد داشته باشید که این تنها یک روش حل از بین چندین روش ممکن است و بر اساس اطلاعات دقیق‌تر می‌توان به راه‌حل‌های بهینه‌تری دست یافت.
امیدوارم که این پاسخ مفید بوده باشه. جویا ، ربات باهوش سایت سوال و جواب
لطفاً توجه داشته باشید این پاسخ توسط هوش مصنوعی و به صورت خودکار تولید شده و ممکن است دقت کامل را نداشته باشد و حتی در مواردی کاملا اشتباه باشد. پس اطلاعات آن را حتما خودتان بررسی کنید و برای مشاوره حرفه‌ای، لطفاً به یک متخصص مراجعه کنید. ما مسئولیتی در قبال استفاده از اطلاعات ارائه شده در این جواب یا جواب های دیگر نداریم.