Помогите с задачей на Python, предлагаю 50 баллов.

Задача №1426. Экспедиция.

Месклиниты собрались в экспедицию на край света. У них есть корабль, состоящий из N × M плотиков, связанных между собой. У каждого плотика есть своя грузоподъемность, а у каждого месклинита – своя масса. На каждом плотике может находиться не более одного месклинита. Если грузоподъемность выбранного плотика меньше массы месклинита, то бедный месклинит утонет при посадке.

Руководитель экспедиции продумывает рассадку по плотикам. Помогите ему определить, какому максимальному количеству месклинитов удастся отправиться в путь.

Входные данные:

• В первой строке даны числа N и M (1 ≤ N, M ≤ 40).
• В каждой из последующих N строк содержится по M чисел, обозначающих грузоподъемность соответствующего плотика.
• В (N+2)-ой строке находится число K (1 ≤ K ≤ 2000) – количество месклинитов.
• В (N+3)-ей строке содержатся K чисел, i-ое из которых – масса i-ого месклинита.

Все массы месклинитов и грузоподъемности плотиков – натуральные числа, не превышающие 10^9.

Выходные данные:

Требуется вывести одно число – максимально возможное количество участников экспедиции.

Примеры:

• входные данные: 3 2
  5 10
  7 5
  5 5
  6
  9 5 3 5 12 10
• выходные данные: 4

Как решить эту задачу на Python?

Информатика 11 класс Алгоритмы и структуры данных задача на Python экспедиция грузоподъёмность месклиниты рассадка максимальное количество алгоритм решение задачи программирование информатика 11 класс Новый

Для решения задачи о максимальном количестве месклинитов, которые могут отправиться в экспедицию, необходимо выполнить несколько шагов. Мы будем использовать подход, основанный на сортировке и жадном алгоритме. Давайте рассмотрим пошагово, как это сделать.

Шаги решения:

1. Считывание входных данных: Сначала мы считываем размеры корабля (N и M), грузоподъемности плотиков, количество месклинитов (K) и их массы.
2. Преобразование данных: Мы создадим список, который будет содержать все грузоподъемности плотиков в одном массиве для удобства. Затем создадим другой список для масс месклинитов.
3. Сортировка: Отсортируем оба списка: список грузоподъемностей плотиков и список масс месклинитов. Это позволит нам эффективно сопоставлять грузоподъемности с массами.
4. Жадный алгоритм: Используя два указателя, мы будем проходить по обоим спискам. Если грузоподъемность плотика больше или равна массе месклинита, мы можем разместить месклинита на этом плотике и перейти к следующему месклиниту и следующему плотику. Если же грузоподъемность меньше, то мы просто перейдем к следующему плотику.
5. Вывод результата: Счетчик, который отслеживает количество успешно размещенных месклинитов, будет нашим ответом.

Теперь давайте посмотрим на реализацию этого алгоритма на Python:

# Считываем размеры корабля
N, M = map(int, input().split())

# Считываем грузоподъемности плотиков
capacities = []
for _ in range(N):
    capacities.extend(map(int, input().split()))

# Считываем количество месклинитов
K = int(input())

# Считываем массы месклинитов
weights = list(map(int, input().split()))

# Сортируем грузоподъемности и массы
capacities.sort()
weights.sort()

# Инициализируем указатели и счетчик
i, j = 0, 0
count = 0

# Используем два указателя для жадного сопоставления
while i < len(capacities) and j < len(weights):
    if capacities[i] >= weights[j]:
        count += 1  # Месклинит успешно размещен
        j += 1  # Переходим к следующему месклиниту
    i += 1  # Переходим к следующему плотикам

# Выводим результат
print(count)

В этом коде:

• Мы сначала считываем размеры и грузоподъемности плотиков, а затем массы месклинитов.
• После сортировки мы используем два указателя для нахождения максимального количества месклинитов, которые могут быть размещены на плотиках.
• В конце мы выводим количество успешно размещенных месклинитов.

Таким образом, мы эффективно решаем задачу, учитывая ограничения по времени и памяти.