标签：
一、题目和要求
二、设计思路
基本实现其实可以采用枚举法，即每到一个楼层，就要计算出所有人上下的情况，最后比较所有计算出的结果，求出理想楼层，但是，如果采用枚举法，代码时间复杂度较高，为O(n^2)，其实可以考虑通过计算普遍情况推广，假设停在第i层，上下楼梯总数为nMinFloor，那么通过对第i-1层和i+1层的计算，就可以计算出最佳楼层。
具体设计思路：假设电梯停在第i层，已知目的楼层在i层的有N2人，在i层以下的有N1人，在x层以上的有N3人。 此时总花费为nMinFloor。则往上走一层的话，总花费变为nMinFloor + N2 + N1 - N3。那么初始状态电梯停在第一层，向上进行状态的变迁，开始时N2 + N1 - N3 < 0。nMinFloor越来越小，直到某一层N2 + N1 >= N3。
三、源代码
1 // Floor.cpp : 电梯调度问题 2 // 3 4 #include "stdafx.h" 5 #include <iostream> 6 using namespace std; 7 int main() 8 { 9 int N = 18; 10 int nPerson[19]; 11 int nMinFloor,nTargetFloor; 12 int N1,N2,N3; //N1表示当前层以下的人数，N2表示当前层人数，N3表示当前层以上人数 13 nTargetFloor = 1; //起始位置为一层 14 cout<<"请输入到达每层的乘客人数（1-18层）："<<endl; 15 nPerson[0]=0; 16 for(int i=1;i<=N;i++) 17 { 18 cin>>nPerson[i]; 19 } 20 N1 = N3 = nMinFloor = 0; 21 N2 = nPerson[1]; 22 //得到nTargetFloor等于1时各变量的值 23 for(int i = 2; i <= N; i++) 24 { 25 N3 += nPerson[i]; //当前层以上的人数 26 nMinFloor += nPerson[i] * (i-1); //总共所需要的楼层数 27 } 28 /* 29 假设电梯停在第i层，已知目的楼层在i层的有N2人，在i层以下的有N1人，在x层以上的有N3人。 30 此时总花费为nMinFloor。则往上走一层的话，总花费变为nMinFloor + N2 + N1 - N3。 31 那么初始状态电梯停在第一层，向上进行状态的变迁，开始时N2 + N1 - N3 < 0。 32 nMinFloor越来越小，直到某一层N2 + N1 >= N3 33 */ 34 for(int i=2;i<=N;i++) 35 { 36 if(N1 + N2 < N3) 37 { 38 nTargetFloor = i; //当前停的楼层数 39 nMinFloor += (N1 + N2 - N3); //最小楼层数 40 N1 += N2; //每次变化楼层，相应楼层人数发生变化 41 N2 = nPerson[i]; 42 N3 -= nPerson[i]; 43 } 44 else 45 { 46 break; 47 } 48 } 49 cout<<"所停楼层："<<nTargetFloor<<endl; 50 cout<<"最小楼层数："<<nMinFloor<<endl; 51 return 0; 52 }
四、实验结果
五、实验分析
看到这道题，最简单的想法是穷举，只要计算出每种情况比较就可以了，但是，真的只需要穷举就能满足要求？不能，穷举虽然是一种实用的解决方法，但是，他的复杂度就成了问题，这不是我们想要的最优结果。那么，我们就需要代码优化。优化的过程中，起初我是没有思路的，但是通过老师的引导还有与别人的讨论，渐渐有了头绪。我想说的，不是要去怎么实现代码的优化，而是怎么分析问题，才能将一个复杂的问题具体化，然后具体到某一部分怎么去实现。只有看到了问题的本质，才能找到更好的解决方法。那么如何去正确的分析问题，我认为这是一个过程，首先要做的就是对问题解决有一个基本的解决思路，然后找到这个解决方案的关键点所在，那么再去分析这个关键点，就很容易找到问题所反映出的根本问题。
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/zhshto/p/4437193.html
