在 Python 中,可以通过以下步骤实现二维数组的输入,并根据数组的第一个元素进行排序:
- 读取输入:使用 input() 函数读取输入,并将其转换为整数。
- 创建二维数组:将输入的任务的启动能量值和消耗能量值存储为二维数组。
- 排序:使用 Python 的内置排序方法 sorted() 或 sort(),并指定排序的关键字为每个子数组的第一个元素。
以下是完整的代码实现:
python
# 读取任务数量
n = int(input())
# 创建二维数组,存储每个任务的启动能量值和消耗能量值
tasks = []
for _ in range(n):
x, y = map(int, input().split()) # 读取每行的两个整数
tasks.append([x, y]) # 将启动能量值和消耗能量值作为子数组存储
# 根据任务的启动能量值(子数组的第一个元素)进行降序排序
tasks.sort(key=lambda task: task[0], reverse=True)
# 计算最小初始能量值
min_initial_energy = 0
for task in tasks:
start_energy, consume_energy = task
min_initial_energy = max(min_initial_energy + consume_energy, start_energy)
# 输出结果
print(min_initial_energy)
代码说明:
-
输入部分:
- 使用 input() 读取任务数量 n。
- 使用循环读取每个任务的启动能量值和消耗能量值,存储到二维数组 tasks 中。
-
排序部分:
- 使用 sort() 方法对二维数组 tasks 进行排序。
- 排序的关键字是子数组的第一个元素(即启动能量值),并且按照降序排序。
-
计算最小初始能量值:
- 初始化 min_initial_energy 为 0。
- 遍历排序后的任务列表,对于每个任务,更新 min_initial_energy,确保当前任务的启动能量值满足要求。
-
输出结果:
- 输出计算得到的最小初始能量值。
示例运行:
假设输入为:
3
2 2
9 5
7 4
程序运行过程如下:
- 读取任务数量 n = 3。
- 读取任务数据,存储为二维数组 tasks = [[2, 2], [9, 5], [7, 4]]。
- 按照启动能量值降序排序后,tasks = [[9, 5], [7, 4], [2, 2]]。
- 计算最小初始能量值:
- 完成任务 [9, 5],需要初始能量值至少为 9,完成任务后剩余能量值为 9 - 5 = 4。
- 完成任务 [7, 4],需要初始能量值至少为 7,完成任务后剩余能量值为 7 - 4 = 3。
- 完成任务 [2, 2],需要初始能量值至少为 2,完成任务后剩余能量值为 2 - 2 = 0。
- 因此,最小初始能量值为 12。
最终输出:
12