【贪心算法】LeetCode2071:你可以安排的最多任务数目

作者推荐

[二分查找]LeetCode2040:两个有序数组的第 K 小乘积

本文涉及的基础知识点

二分查找算法合集

题目

给你 n 个任务和 m 个工人。每个任务需要一定的力量值才能完成，需要的力量值保存在下标从 0 开始的整数数组 tasks 中，第 i 个任务需要 tasks[i] 的力量才能完成。每个工人的力量值保存在下标从 0 开始的整数数组 workers 中，第 j 个工人的力量值为 workers[j] 。每个工人只能完成 一个 任务，且力量值需要 大于等于 该任务的力量要求值（即 workers[j] >= tasks[i] ）。
除此以外，你还有 pills 个神奇药丸，可以给 一个工人的力量值 增加 strength 。你可以决定给哪些工人使用药丸，但每个工人 最多 只能使用 一片 药丸。
给你下标从 0 开始的整数数组tasks 和 workers 以及两个整数 pills 和 strength ，请你返回 最多 有多少个任务可以被完成。
示例 1：
输入：tasks = [3,2,1], workers = [0,3,3], pills = 1, strength = 1
输出：3
解释：
我们可以按照如下方案安排药丸：

  • 给 0 号工人药丸。
  • 0 号工人完成任务 2（0 + 1 >= 1）
  • 1 号工人完成任务 1（3 >= 2）
  • 2 号工人完成任务 0（3 >= 3）
    示例 2：
    输入：tasks = [5,4], workers = [0,0,0], pills = 1, strength = 5
    输出：1
    解释：
    我们可以按照如下方案安排药丸：
  • 给 0 号工人药丸。
  • 0 号工人完成任务 0（0 + 5 >= 5）
    示例 3：
    输入：tasks = [10,15,30], workers = [0,10,10,10,10], pills = 3, strength = 10
    输出：2
    解释：
    我们可以按照如下方案安排药丸：
  • 给 0 号和 1 号工人药丸。
  • 0 号工人完成任务 0（0 + 10 >= 10）
  • 1 号工人完成任务 1（10 + 10 >= 15）
    示例 4：
    输入：tasks = [5,9,8,5,9], workers = [1,6,4,2,6], pills = 1, strength = 5
    输出：3
    解释：
    我们可以按照如下方案安排药丸：
  • 给 2 号工人药丸。
  • 1 号工人完成任务 0（6 >= 5）
  • 2 号工人完成任务 2（4 + 5 >= 8）
  • 4 号工人完成任务 3（6 >= 5）
    参数范围：
    n == tasks.length
    m == workers.length
    1 <= n, m <= 5 * 104
    0 <= pills <= m
    0 <= tasks[i], workers[j], strength <= 109

分析

时间复杂度

O(lognnlogn)。二分查找可以完成的任务数，时间复杂度O(logn)；枚举任务，时间复杂度O(n)；每个任务二分查找，时间复杂度O(logn)。

二分查找

0个任务一定可以完成，随着任务数增加，变得不可完成。寻找最后一个可以完成任务的doNum，左闭右开空间。

完成doNum个任务

最强的doNum个工人是否能完成最简单的doNum个任务。从困难到容易枚举任务，如果有工人能完成，则直接完成。否则，吃药丸完成。无论是否吃药丸，在能完成任务的情况下，派最弱的人。

为什么能不吃药丸，就不吃药丸

假定任务i，b吃药丸才能完成，c可直接完成。
方案一：c直接完成。
方案二：b吃药丸完成。
除掉相同的工人和药丸。
方案一：b和一片药丸。
方案二：c。
如果方案二，能完成任务，则方案一也能完成任务。b吃药后，能完成余下任意任务。任务是从难到容易的。
注意：反之不成立。因为药丸可以给b以外的工人吃。

代码

核心代码

class Solution {
public:
int maxTaskAssign(vector& tasks, vector& workers, const int pills, const int strength) {
auto Can = [&](const int doNum)
{
int iNeedPill = 0;
std::multiset setWork(workers.rbegin() , workers.rbegin()+doNum);
for (int i = doNum - 1; i >= 0; i–)
{
auto it = setWork.lower_bound(tasks[i]);
if (setWork.end() != it)
{
setWork.erase(it);
continue;
}
if (iNeedPill >= pills)
{//没药丸了
return false;
}
it = setWork.lower_bound(tasks[i] - strength);
if (setWork.end() == it)
{
return false;//吃了药丸也无法完成任务
}
setWork.erase(it);
iNeedPill++;
}
return true;
};
sort(tasks.begin(), tasks.end());
sort(workers.begin(), workers.end());
int n = min(tasks.size(), workers.size());
int left = 0, right = n + 1;//左闭右开
while (right - left > 1)
{
const auto mid = left + (right - left) / 2;
if (Can(mid))
{
left = mid;
}
else
{
right = mid;
}
}
return left;
}
};

测试用例

template
void Assert(const vector& v1, const vector& v2)
{
if (v1.size() != v2.size())
{
assert(false);
return;
}
for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
{
assert(v1[i] == v2[i]);
}
}

template
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
assert(t1 == t2);
}

int main()
{
vector tasks, workers;
int pills, strength, res;
{
Solution slu;
tasks = { 3, 2, 1 }, workers = { 0, 3, 3 }, pills = 1, strength = 1;
auto res = slu.maxTaskAssign(tasks, workers, pills, strength);
Assert(3, res);
}
{
Solution slu;
tasks = { 5, 4 }, workers = { 0, 0, 0 }, pills = 1, strength = 5;
auto res = slu.maxTaskAssign(tasks, workers, pills, strength);
Assert(1, res);
}
{
Solution slu;
tasks = { 10, 15, 30 }, workers = { 0, 10, 10, 10, 10 }, pills = 3, strength = 10;
auto res = slu.maxTaskAssign(tasks, workers, pills, strength);
Assert(2, res);
}
{
Solution slu;
tasks = { 5, 9, 8, 5, 9 }, workers = { 1, 6, 4, 2, 6 }, pills = 1, strength = 5;
auto res = slu.maxTaskAssign(tasks, workers, pills, strength);
Assert(3, res);
}

//CConsole::Out(res);
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}

2023年3月版

class Solution {
public:
int maxTaskAssign(vector& tasks, vector& workers, int pills, int strength) {
const int iNum = min(tasks.size(), workers.size());
std::sort(tasks.begin(), tasks.end());
std::sort(workers.begin(), workers.end());
return Rev(0, iNum + 1, tasks, workers, pills, strength); }
int Rev(int iMin, int iMax, const vector& tasks, const vector& workers, int pills, int strength)
{
if (iMin + 1 == iMax)
{
return iMin;
}
const int iMid = (iMin + iMax) / 2;
if (Can(iMid, tasks, workers, pills, strength))
{
return Rev(iMid, iMax, tasks, workers, pills, strength);
}
return Rev(0, iMid, tasks, workers, pills, strength);
}
bool Can(int iFinishNum, const vector& tasks, const vector& workers, int pills, int strength)
{
std::multiset setWorks(workers.begin() + workers.size() - iFinishNum, workers.end());
for (int i = iFinishNum - 1; i >= 0;i–)
{
if (tasks[i] <= *setWorks.rbegin())
{
setWorks.erase(std::prev(setWorks.end()));
continue;
}
if (pills <= 0)
{
return false;
}
auto it = setWorks.lower_bound(tasks[i] - strength);
if (setWorks.end() == it )
{
return false;
}
pills–;
setWorks.erase(it);
}
return true;
}
};

优化

如果有工人，能直接完成。则选择任意一个能完成的工人，不必选择最弱的工人。因为任务是越来越容易，能完成当前任务，则能完成之后的任意任务。双向队列que记录所有吃药丸后能完成当前任务的工人，升序排列。先判断队尾能否直接完成，否则判断队首能否吃药丸完成。

代码

class Solution {
public:
	int maxTaskAssign(vector<int>& tasks, vector<int>& workers, const int pills, const int strength) {
		auto Can = [&](const int doNum)
		{
			int iNeedPill = 0;
			std::vector<int> vWork(workers.begin()+workers.size()- doNum , workers.end());//派出的工人
			std::deque<int> que;
			for (int i = doNum - 1, j = i; i >= 0; i--)
			{		
				while ((j>=0)&&(vWork[j]+strength >= tasks[i]))
				{		
					que.emplace_front(vWork[j--]);
				}
				if (que.empty())
				{
					return false;//没有共人能完成任务
				}
				if (que.back() >= tasks[i])
				{
					que.pop_back();
					continue;
				}
				if (iNeedPill >= pills)
				{//没药丸了
					return false;
				}				
				que.pop_front();
				iNeedPill++;
			}
			return true;
		};
		sort(tasks.begin(), tasks.end());
		sort(workers.begin(), workers.end());
		int n = min(tasks.size(), workers.size());
		int left = 0, right = n + 1;//左闭右开
		while (right - left > 1)
		{
			const auto mid = left + (right - left) / 2;
			if (Can(mid))
			{
				left = mid;
			}
			else
			{
				right = mid;
			}
		}
		return left;
	}
};
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扩展阅读

视频课程

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子墨子言之：事无终始，无务多业

。也就是我们常说的专业的人做专业的事。 |
|如果程序是一条龙，那算法就是他的是睛|

测试环境

操作系统：win7 开发环境： VS2019 C++17
或者 操作系统：win10 开发环境：

VS2022 C++17

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算法技能树首页概览56201 人正在系统学习中
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