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# wukun 华为云笔试
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# 软件安装工具
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# 有一个比较复杂的软件系统需要部署到客户提供的服务器上。该软件系统的安装过程非常繁琐，为了降低操作成本，需要开发一个工具实现自动化部署。软件的安装过程可以分成若干个小步骤，某些步骤间存在依赖关系，被依赖的步骤必须先执行完，才能执行后续的安装步骤。满足依赖条件的多个步骤可以并行执行。请你开发一个调度程序，以最短的时间完成软件的部署。
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# 输入：
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# 第一行:总步骤数 N(0<N<=10000)
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# 第二行:N个以空格分隔的整数，代表每个步骤所需的时间。该行所有整数之和不大于int32
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# 第三行开始的N行:表示每个步骤所依赖的其它步骤的编号(编号从1开始，行号减2表示步骤的编号)，如果依赖多个步骤，用空格分隔。-1表示无依赖测试用例确保各个安装步骤不会出现循环依赖。
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# 输出：
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# 1个数字，代表最短执行时间。
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# 样例1
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# 输入:4
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# 6 2 1 2
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# -1
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# 1
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# 3
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# 输出:9
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# 样例2：
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# 输入：4
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# 1 2 3 4
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# 2 3
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# 3
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# -1
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# 1
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# 输出：10
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from collections import defaultdict, deque
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def func(N, step_times, dependencies):
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# 构建图和入度计数
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graph = defaultdict(list)
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in_degree = [0] * N
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time_to_complete = [0] * N
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# 填充依赖关系
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for i in range(N):
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for dep in dependencies[i]:
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if dep != -1:
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graph[dep - 1].append(i)
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in_degree[i] += 1
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# 使用队列处理入度为0的步骤
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queue = deque()
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for i in range(N):
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if in_degree[i] == 0:
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queue.append(i)
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time_to_complete[i] = step_times[i]
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# 进行拓扑排序
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while queue:
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current = queue.popleft()
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current_completion_time = time_to_complete[current]
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for neighbor in graph[current]:
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in_degree[neighbor] -= 1
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time_to_complete[neighbor] = max(time_to_complete[neighbor], current_completion_time + step_times[neighbor])
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if in_degree[neighbor] == 0:
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queue.append(neighbor)
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return max(time_to_complete)
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if __name__ == "__main__":
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# 输入示例
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N = int(input())
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step_times = list(map(int, input().split()))
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print(step_times)
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dependencies = []
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for _ in range(N):
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deps = list(map(int, input().split()))
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dependencies.append(deps)
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# 输出最短执行时间
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print(func(N, step_times, dependencies))
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