最大的团队表现值
难度:
标签:
题目描述
代码结果
运行时间: 102 ms, 内存: 36.4 MB
// Java Stream solution for the problem
// Idea: Similar to the Java solution, we will use streams to sort the engineers by efficiency and then use a priority queue for speeds.
// We will calculate the performance as the sum of the speeds in the team multiplied by the minimum efficiency.
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
class Solution {
public int maxPerformance(int n, int[] speed, int[] efficiency, int k) {
int MOD = 1000000007;
// Create a list of engineers using streams
List<int[]> engineers = IntStream.range(0, n)
.mapToObj(i -> new int[]{efficiency[i], speed[i]})
.sorted((a, b) -> Integer.compare(b[0], a[0]))
.collect(Collectors.toList());
PriorityQueue<Integer> speedHeap = new PriorityQueue<>(k, Comparator.comparingInt(a -> a));
long totalSpeed = 0, maxPerformance = 0;
for (int[] engineer : engineers) {
totalSpeed += engineer[1];
speedHeap.add(engineer[1]);
if (speedHeap.size() > k) {
totalSpeed -= speedHeap.poll();
}
maxPerformance = Math.max(maxPerformance, totalSpeed * engineer[0]);
}
return (int) (maxPerformance % MOD);
}
}
解释
方法:
题解的核心思想是首先根据工程师的效率从高到低排序,然后依次尝试每位工程师作为当前团队中效率最低的工程师的情况。利用最小堆来维护当前团队中的速度值,确保总是包含速度最大的工程师们。如果团队成员数超过 k 时,从堆中移除速度最小的工程师。这样,在每次迭代中,都计算使用当前效率和团队总速度的乘积,从而找到最大的团队表现值。
时间复杂度:
O(n log n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
🦆
题解中提到按照效率从高到低排序后依次尝试每位工程师作为当前团队中效率最低的工程师,为什么选择这种策略而不是直接选取效率最高的几位工程师?
▷🦆
在使用最小堆维护团队速度时,如何确保即便移除了速度最小的工程师,团队表现值仍有可能是最大?
▷🦆
在处理团队成员数超过k的情况时,代码直接移除了堆中的最小元素,这个操作是否有可能导致总速度减少到不是最优解的情况?
▷🦆
为什么在计算团队表现值时,选择每次都更新最大表现值而不是在循环结束后计算一次?
▷