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铁子们好啊!今天阿辉又给大家来更新新一道好题,下面链接是23年9月27的华为笔试原题,LeetCode上面的hard
难题,阿辉带大伙来拿下它!!!
你可以安排的最多任务数目
二分和单调队列以及一丢丢贪心
先按照任务难度和工人能力排序
二分的范围是[l,r)
左闭右开,l = 0
,r = n+1
,最多完成n
个任务,n
取任务数与工人数的较小值,因为左闭右开,所以r
取n+1
,最少完成0
个任务,所以l
取0
然后就是如何判断l
与r
的中点m
是否是能够完成的任务数
m
个与能力最强的m
个工人如果能够完成,那就能完成,如果不能就完成不了主逻辑代码:
// 主函数,用于找出可以分配的最大任务数量。
int maxTaskAssign(vector<int>& tasks, vector<int>& workers, int pills, int strength) {
int n = min(tasks.size(), workers.size()); // 取任务数和工人数中较小的一个,因为任务数不能超过工人数。
int l = 0; // 二分查找的左边界
int r = n+1; // 二分查找的右边界
sort(tasks.begin(), tasks.end()); // 将任务按难度排序
sort(workers.begin(), workers.end()); // 将工人按能力排序
// 二分查找,确定最大可分配任务数
while (l < r) {
int m = l + (r - l) / 2; // 中间点
//f函数用于判断是否可以完成m个任务
if (f(tasks, workers, pills, strength, m)) {
l = m + 1; // 如果能完成m个任务,则尝试增加任务数
} else {
r = m; // 如果不能完成m个任务,则减少任务数
}
}
return l - 1; // 返回最终的任务数(因为在二分查找结束时,l指向的是第一个不能完成的任务数)
}
f
函数的空间复杂度是
O
(
M
)
O(M)
O(M),因为i
和j
都只前进不回退,也就是只遍历2
次m
长度的数组
N
为任务数组与工人数组的较大值
然后主函数排序两个数组是
O
(
N
l
o
g
N
)
O(NlogN)
O(NlogN),二分加上f函数最多也不超过
O
(
N
l
o
g
N
)
O(NlogN)
O(NlogN)
所以时间复杂度
O
(
N
l
o
g
N
)
O(NlogN)
O(NlogN)
空间复杂度低于
O
(
N
)
O(N)
O(N),队列长度取决于完成任务的数量
int deque[50001]; // 一个双端队列,用于存储可能通过使用或不使用药丸完成的任务。
// 辅助函数,用于判断是否能在当前条件下完成m个任务。
bool f(vector<int>& ts, vector<int>& ws, int p, int s, int m) {
int h = 0, t = 0; // 双端队列的头部和尾部指针
//i指向最容易完成的第一个任务,j指向能力第m强的工人
//遍历m个最容易完成的任务以及能力最强的m个工人
for (int i = 0, j = ws.size() - m; j < ws.size(); ++j) {
// 遍历每一个工人,并尝试分配任务
while (i < m && ts[i] <= ws[j]) {
// 如果当前任务可以由工人直接完成,则将其加入队列
deque[t++] = ts[i++];
}
//经过上面的if如果队列里面没东西,说明该试试药了
//如果队列里面有东西,可能是前一个工人嗑药留下的
if (h == t || ws[j] < deque[h]) {
// 如果队列为空,或当前工人无法完成队列头部的任务,则尝试使用药丸
--p; // 使用一颗药丸
while (i < m && ts[i] <= ws[j] + s) {
// 将可以通过使用药丸完成的任务加入队列
deque[t++] = ts[i++];
}
if (h == t || p < 0 || ws[j] + s < deque[h]) {
// 如果队列依然为空,或药丸用完,或即使使用药丸也无法完成队列头部的任务,则返回false
return false;
}
--t; // 上面没返回说明嗑药有用,完成最难的任务,一点子贪心各位肯定能懂,队列尾部指针前移
} else {//否则
++h; // 工人直接完成了队列头部的任务,队列头部指针后移
}
}
//能走到这就说明能完成
return true;
class Solution {
public:
// 主函数,用于找出可以分配的最大任务数量。
int maxTaskAssign(vector<int>& tasks, vector<int>& workers, int pills, int strength) {
int n = min(tasks.size(), workers.size()); // 取任务数和工人数中较小的一个,因为任务数不能超过工人数。
int l = 0; // 二分查找的左边界
int r = n+1; // 二分查找的右边界
sort(tasks.begin(), tasks.end()); // 将任务按难度排序
sort(workers.begin(), workers.end()); // 将工人按能力排序
// 二分查找,确定最大可分配任务数
while (l < r) {
int m = l + (r - l) / 2; // 中间点
if (f(tasks, workers, pills, strength, m)) {
l = m + 1; // 如果能完成m个任务,则尝试增加任务数
} else {
r = m; // 如果不能完成m个任务,则减少任务数
}
}
return l - 1; // 返回最终的任务数(因为在二分查找结束时,l指向的是第一个不能完成的任务数)
}
int deque[50001]; // 一个双端队列,用于存储可能通过使用或不使用药丸完成的任务。
// 辅助函数,用于判断是否能在当前条件下完成m个任务。
bool f(vector<int>& ts, vector<int>& ws, int p, int s, int m) {
int h = 0, t = 0; // 双端队列的头部和尾部指针
for (int i = 0, j = ws.size() - m; j < ws.size(); ++j) {
// 遍历每一个工人,并尝试分配任务
while (i < m && ts[i] <= ws[j]) {
// 如果当前任务可以由工人直接完成,则将其加入队列
deque[t++] = ts[i++];
}
if (h == t || ws[j] < deque[h]) {
// 如果队列为空,或当前工人无法完成队列头部的任务,则尝试使用药丸
--p; // 使用一颗药丸
while (i < m && ts[i] <= ws[j] + s) {
// 将可以通过使用药丸完成的任务加入队列
deque[t++] = ts[i++];
}
if (h == t || p < 0 || ws[j] + s < deque[h]) {
// 如果队列依然为空,或药丸用完,或即使使用药丸也无法完成队列头部的任务,则返回false
return false;
}
--t; // 完成一个任务,队列尾部指针前移
} else {
++h; // 工人直接完成了队列头部的任务,队列头部指针后移
}
}
return true; // 如果所有工人都成功分配了任务,则返回true
}
};
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