四大文化赛道完整展开
06-deliverables/complete-solution-dossier.md
非遗工坊排期:体验场次并行教室统计 完整解题档案
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文件类型Markdown
10-cases/s1-jh-06-heritage-workshop-schedule/06-deliverables/complete-solution-dossier.md
档案概况
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| Case ID | s1-jh-06-heritage-workshop-schedule |
| 文化赛道 | Scene 01 / 非遗文化 |
| 组别 | 初中组 |
| 判题方式 | 流程模拟 |
| 语言范围 | python |
| 赛项页码 | 8 |
| 仓库总览 | s1-jh-06-heritage-workshop-schedule/README.md |
题目、题干与输入输出
正式题面
规则来源
- 赛项说明页码:8
- 训练题主题:非遗工坊排期:体验场次并行教室统计
- 所属赛道:非遗文化赛道
题目背景
非遗工坊需要在有限时间轴上安排多场体验活动。每场活动会占用一个闭区间时段,教务老师希望知道峰值并行场次、最早峰值时段以及整条时间轴中完全空闲的时段数量。
任务描述
- 读取每场活动覆盖的闭区间
[start, end],并统计所有时段的占用数量。 - 输出最大并行场次,以及最早达到峰值的时段。
- 统计
1..m中占用为 0 的时段数量。
输入格式
- 第一行输入
n m,表示活动数量和离散时间轴长度。 - 接下来
n行每行输入start end,表示活动占用闭区间[start, end]。
输出格式
- 第一行输出
max_rooms=最大并行场次。 - 第二行输出
first_peak_slot=最早达到峰值的时段。 - 第三行输出
idle_slots=空闲时段数。
数据范围与说明
- 1 <= n, m <= 2 * 10^5。
- 1 <= start <= end <= m。
- 区间按闭区间处理,差分时要注意
end + 1。 - 若峰值出现多次,取最早时段。
样例输入
4 8
1 3
2 5
6 7
3 6
样例输出
max_rooms=3
first_peak_slot=3
idle_slots=1
样例解释
- 各时段占用数依次为
1 2 3 2 2 2 1 0。 - 最大并行场次为
3,最早出现在第3个时段。 - 只有第
8个时段空闲,因此idle_slots=1。
知识点清单
- 差分数组对闭区间加法的建模。
- 前缀和恢复每个时段真实占用量。
- 峰值统计和最早位置维护。
- 空闲时段的线性统计。
- 离散时间轴建模。
约束拆解
显式约束
- 1 <= n, m <= 2 * 10^5。
- 1 <= start <= end <= m。
- 区间按闭区间处理,差分时要注意
end + 1。 - 若峰值出现多次,取最早时段。
建模拆解
- 先明确输入的实体和字段,再把它们翻译成 差分数组 + 前缀和恢复 需要的数据结构。
- 把输出中每一项指标都和中间变量对应起来,避免最后临时拼装。
- 先用样例手推一次,再确认边界条件是否都能走到正确分支。
易错边界
- 活动区间恰好覆盖到最后一个时段时,要避免数组越界。
- 多个时段并列达到峰值时,只能保留最早时段。
- 当某些时段完全没有活动时,要正确计入
idle_slots。
计分模型
源文件:scoring-model.md
判题方式
- 主判题方式:
simulation - 主算法:差分数组 + 前缀和恢复
判题重点
- 重点校验状态更新顺序、触发条件和逐轮迭代是否符合题意。
- 隐藏数据会覆盖临界阈值、连续触发和无触发三类情形。
公开样例建议
- 至少准备 1 组题面样例、2 组边界样例和 2 组自定义回归样例。
- 多输出题必须验证所有字段都来自同一套方案。
隐藏数据建议
- 准备多个活动在同一时段开始和结束的样例,检查差分叠加是否稳定。
- 准备全部时段都有活动和全部时段部分空闲两类数据。
- 准备只有一场活动覆盖整条时间轴的极简样例。
验收清单
- 正式题面、约束拆解、评分说明均已补齐
- 样例输入输出已定义并通过主实现校验
-
python主实现已提供并与样例输出对齐 - 调试记录、决策记录、验证计划已补齐
- 可由
20-tools/assemble_case_dossiers.py汇总为完整解题档案
样例输入输出
样例输入:sample.in
4 8
1 3
2 5
6 7
3 6
样例输出:sample.out
max_rooms=3
first_peak_slot=3
idle_slots=1
题解、建模与最终解法
自动整理的解题流程
- 题目主题:非遗工坊排期:体验场次并行教室统计
- 题目摘要:利用差分数组统计离散时段的教室占用量,找出并行峰值和空闲时段数。
- 判题提示:该题以流程模拟为主,重点是状态更新顺序、异常分支和终止条件。
- 先完成输入、对象、约束和输出的四步建模,再落到具体算法和实现。
- 优先用样例验证最小流程,再补边界测试和错误分支。
解题思路
1. 问题重述
利用差分数组统计离散时段的教室占用量,找出并行峰值和空闲时段数。
2. 数据结构与建模
- 主算法:差分数组 + 前缀和恢复
- 输入拆解后对应的数据结构要和输出项一一对应。
- 需要重点维护的状态包括:题目实体、核心指标、中间结果和最终答案。
3. 算法步骤
- 为每个活动对
diff[start]加一,对diff[end + 1]减一。 - 顺序扫描时间轴,用前缀和恢复每个时段的占用量。
- 在扫描过程中同步维护最大值、最早峰值时段和空闲时段数量。
- 按固定格式输出三个统计结果。
4. 正确性说明
- 每一步都严格对应题面给出的规则或约束。
- 所有输出字段都来自同一份计算过程,不会出现“各算各的”的不一致情况。
- 边界情况通过单独分支或统一规则处理,保证程序在最小规模和重复值情况下也稳定。
5. 复杂度分析
- 复杂度取决于输入规模和主算法,但整体设计保持在初中组可讲解、可验证的范围内。
- 只保留必要状态,不引入超出题意的数据结构。
6. 易错点
- 活动区间恰好覆盖到最后一个时段时,要避免数组越界。
- 多个时段并列达到峰值时,只能保留最早时段。
- 当某些时段完全没有活动时,要正确计入
idle_slots。
7. 知识点清单
- 差分数组对闭区间加法的建模。
- 前缀和恢复每个时段真实占用量。
- 峰值统计和最早位置维护。
- 空闲时段的线性统计。
- 离散时间轴建模。
设计决策记录
源文件:decision-log.md
- 选择
差分数组 + 前缀和恢复作为主算法,因为它能直接覆盖题目的核心约束。 - 题目是典型的区间加一统计,不必逐时段逐活动枚举。
- 差分方案既能保留峰值统计,也能顺手得到空闲时段数。
- Python 与 C++ 版本统一输出格式,便于双语训练和证据采集。
验证计划
- 先验证题面公开样例,确保基础流程无误。
- 准备多个活动在同一时段开始和结束的样例,检查差分叠加是否稳定。
- 准备全部时段都有活动和全部时段部分空闲两类数据。
- 准备只有一场活动覆盖整条时间轴的极简样例。
- 最后再补 1 组手工构造的极小数据,确认程序不会依赖特殊输入规模。
备选方案
源文件:alternatives.md
| 方案 | 时间复杂度 / 代价 | 实现难度 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 逐时段枚举所有活动 | O(nm) | 低 | 概念直观,但时间复杂度过高。 |
| 差分数组主方案 | O(n + m) | 低 | 最适合静态闭区间统计。 |
| 扫描线事件排序 | O(n log n + m) | 中 | 也可实现,但本题时间轴离散,差分更直接。 |
最终代码与实现
Python 主实现
源文件:main.py
- 实现状态:当前已有可执行实现
import sys
def solve(data: str) -> str:
tokens = list(map(int, data.split()))
if not tokens:
return ""
it = iter(tokens)
n = next(it)
m = next(it)
diff = [0] * (m + 3)
for _ in range(n):
start = next(it)
end = next(it)
diff[start] += 1
diff[end + 1] -= 1
current = 0
best = -1
first_peak = 0
idle = 0
for slot in range(1, m + 1):
current += diff[slot]
if current > best:
best = current
first_peak = slot
if current == 0:
idle += 1
return "\n".join(
[
f"max_rooms={best}",
f"first_peak_slot={first_peak}",
f"idle_slots={idle}",
]
)
if __name__ == "__main__":
sys.stdout.write(solve(sys.stdin.read()).strip())
sys.stdout.write("\n")
代码执行与运行结果
最新成功运行
| Run ID | 语言 | 时间 | 编译 | 运行 | 耗时(秒) | 输出 | 终端记录 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| run-001 | py | 2026-03-30T23:44:31.286770+08:00 | 0 | 0 | 0.03078 | output | transcript |
PY 运行输出摘录
max_rooms=3
first_peak_slot=3
idle_slots=1
全部运行记录索引
| Run ID | 语言 | 时间 | 编译 | 运行 | 耗时(秒) | 输出 | 终端记录 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| run-001 | py | 2026-03-30T23:44:31.286770+08:00 | 0 | 0 | 0.03078 | output | transcript |
调试、修正与流程留痕
调试日志
源文件:debug-journal.md
| 症状 | 假设 | 实验 | 结果 | 下一步 |
|---|---|---|---|---|
| 样例输出与手算不一致 | 活动区间恰好覆盖到最后一个时段时,要避免数组越界。 | 逐步打印关键中间变量并对照题目公式 | 确认中间量与题面一致后再整理最终输出 | 将该类检查加入回归样例 |
| 边界输入触发错误分支 | 多个时段并列达到峰值时,只能保留最早时段。 | 构造最小规模或重复值数据进行单测 | 补齐分支判断顺序 | 把临界值加入验证计划 |
| 输出字段顺序或格式错误 | 多项输出题容易在最后阶段拼接出错 | 固定输出模板并逐项对照题面 | 格式化输出统一稳定 | 保留样例输出作为最终比对依据 |
失败案例目录
| 编号 | 风险点 | 预防措施 |
|---|---|---|
| 1 | 活动区间恰好覆盖到最后一个时段时,要避免数组越界。 | 补充边界样例并在实现中显式处理 |
| 2 | 多个时段并列达到峰值时,只能保留最早时段。 | 补充边界样例并在实现中显式处理 |
| 3 | 当某些时段完全没有活动时,要正确计入 idle_slots。 | 补充边界样例并在实现中显式处理 |
编码过程记录
| 阶段 | 改动 | 原因 |
|---|---|---|
| 阶段 1 | 需求整理 | 把题目输入、输出和评分重点整理成结构化规格 |
| 阶段 2 | 建模 | 将题目翻译为 差分数组 + 前缀和恢复 所需的数据结构 |
| 阶段 3 | 实现 | 分别完成 Python 主实现和需要的 C++ 对照实现 |
| 阶段 4 | 校验 | 用样例和边界数据核对输出,再汇总到完整档案 |
全流程文件导航
- 题目总览:s1-jh-06-heritage-workshop-schedule/README.md
- 题面与约束:official-prompt.md、parsed-constraints.md、scoring-model.md、acceptance-checklist.md
- 代码与样例:10-cases/s1-jh-06-heritage-workshop-schedule/02-solution
- 运行证据:10-cases/s1-jh-06-heritage-workshop-schedule/03-execution
- 调试过程:debug-journal.md、failure-catalog.md、implementation-journal.md
- 解法说明:solution-rationale.md、decision-log.md、validation-plan.md、alternatives.md
- 交付档案:final-report.md、appendix-code.md、appendix-runs.md、evidence-pack.md