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文檔簡介

1、雇用問題雇用問題雇傭問題簡介假設你要雇傭一個新的辦公室助理，雇傭代理每天想你推薦一個應聘者（連續推薦n個），你面試這個人，如果這個應聘者比目前的辦公室助理更優秀，你就會辭掉當前的辦公室助理，然后聘用這個新的。面試一個人需付給雇傭代理一筆費用，聘用辦公助理也需要費用。偽代碼如下：HIRE-ASSISTANT(n)1 best 0 / candidate 0 is a least-qualified dummy candidate2 for i 1 to n3 do interview candidate i4 if candidate i is better than candidate bes

2、t5 then best i6 hire candidate i代碼實現雇傭問題的函數輸入為一個數組和數組的長度，即是應聘者以及應聘人數，數組的一個項Arr0為一個虛擬應聘者，其能力為0，弱于任何其他應聘者。函數中還使用了一個counter來計算雇傭次數m，函數的輸出為最終雇傭的助理的戰斗力（0-1000）。應聘者初始化時，使用隨機數來定義其戰斗力。有的算法使用的是有序序列rank來對應聘者能力排名，我認為有一些不嚴謹，在算法評估中雖然可以這樣進行排名，但雇用問題的描述中，應聘者是不連續出現的，我們對所有應聘者的能力無法一望而知，更無法對未知的數列進行順序排名。所以我在實現雇傭問題時，沒有使用排名的方式來定義應聘者的能力差異。輸出結果第一次運行第二次運行輸出結果第三次運行第四次運行算法評估在分析雇用問題時，我們關注不是執行時間而是面試和雇傭所產生的費用。雖然分析費用和分析運行時間上，表面看起來有大不同，但是所用到的分析技術是相同的。都是計算我們所執行的基本操作的次數。假設面試費用為Ci，雇傭的費用為Ch，假設整個過程中雇傭了m次，于是總的費用是 nCi+mCh。由于n是固定值，且CiCh，總費用的變化取決于mCh值。從剛才的輸出結果可以看到m值在多次執行中是不同的。其中，最

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