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完成所有工作的最短时间 II

完成所有工作的最短时间 II

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题目描述

代码结果

运行时间: 150 ms, 内存: 30.6 MB


/*
 * Leetcode 2323: 完成所有工作的最短时间 II
 * 题目思路:
 * 使用Java Stream API优化代码,先排序,然后二分查找最小的最大工作时间,再用回溯法验证。
 */
import java.util.Arrays;

public class Solution {
    public int minimumTimeRequired(int[] jobs, int k) {
        Arrays.sort(jobs);
        int left = jobs[jobs.length - 1];
        int right = Arrays.stream(jobs).sum();
        while (left < right) {
            int mid = (left + right) / 2;
            if (canFinish(jobs, k, mid)) {
                right = mid;
            } else {
                left = mid + 1;
            }
        }
        return left;
    }

    private boolean canFinish(int[] jobs, int k, int limit) {
        int[] workers = new int[k];
        return backtrack(jobs, workers, jobs.length - 1, limit);
    }

    private boolean backtrack(int[] jobs, int[] workers, int idx, int limit) {
        if (idx < 0) return true;
        int curJob = jobs[idx];
        for (int i = 0; i < workers.length; i++) {
            if (workers[i] + curJob <= limit) {
                workers[i] += curJob;
                if (backtrack(jobs, workers, idx - 1, limit)) return true;
                workers[i] -= curJob;
            }
            if (workers[i] == 0) break;
        }
        return false;
    }
}

解释

方法:

此题解的核心思想是将每个工作分配给一个工人,使得完成所有工作所需的总时间最短。首先,将工作和工人的列表分别进行排序。排序后,最大的工作可以被最高效的工人来完成,次大的工作被次高效的工人完成,以此类推。这种方法可以确保工作与工人的效率相匹配,从而最小化完成所有工作的最大时间。对于每对工作和工人,计算完成该工作所需的时间,即 `(a + b - 1) // b`,其中 `a` 是工作量,`b` 是工人的效率。这个计算确保了整数除法的正确上取整。最后,返回这些时间中的最大值,这就是完成所有工作所需的最短时间。

时间复杂度:

O(n log n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

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为什么在解决这个问题时选择将工作和工人列表都进行排序?这样排序的主要目的是什么?
排序工作和工人列表的主要目的是为了实现最优的工作分配。通过将最大的工作分配给最高效的工人,以及将次大的工作分配给次高效的工人,可以确保每个工人都在其能力范围内尽可能高效地完成工作。这种方法又称为“效率匹配”或“负载平衡策略”,目的是最小化完成所有工作的最大时间,从而达到整体上的时间最优化。
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在配对工作和工人时,`zip(jobs, workers)`的使用是否意味着工作和工人的数量必须完全相同?如果不相同会怎样处理?
使用`zip(jobs, workers)`确实意味着只有当工作和工人数量相同时,每个工作才能被配对到一个工人。如果工作数量与工人数量不相同,`zip`函数将只配对数量较少一方的元素数量,多余的工作或工人将不被使用。如果工作比工人多,那么多出的工作无法分配;如果工人比工作多,那么多出的工人将闲置。在实际应用中应该确保工作与工人的数量一致,或者采取额外的策略来处理数量不匹配的情况。
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如果工作和工人的效率分布极为不均匀,这种配对方式是否还是有效的?有没有可能通过调整配对策略进一步优化结果?
如果工作和工人的效率分布极为不均匀,简单的排序后配对策略可能不是最优的。例如,一个极高效的工人处理一项较小的工作可能造成资源浪费。在这种情况下,可以考虑更复杂的任务分配策略,如线性规划或动态规划来进一步优化结果。也可以考虑使用贪心算法优化对极端情况的处理,例如尝试将最大的工作尽可能分配给效率最高的工人,同时考虑次大的工作是否可以由次高效的工人高效完成,从而整体上减少完成所有任务的总时间。

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