满足目标工作时长的员工数目

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题目描述

There are n employees in a company, numbered from 0 to n - 1. Each employee i has worked for hours[i] hours in the company.

The company requires each employee to work for at least target hours.

You are given a 0-indexed array of non-negative integers hours of length n and a non-negative integer target.

Return the integer denoting the number of employees who worked at least target hours.

Example 1:

Input: hours = [0,1,2,3,4], target = 2
Output: 3
Explanation: The company wants each employee to work for at least 2 hours.
- Employee 0 worked for 0 hours and didn't meet the target.
- Employee 1 worked for 1 hours and didn't meet the target.
- Employee 2 worked for 2 hours and met the target.
- Employee 3 worked for 3 hours and met the target.
- Employee 4 worked for 4 hours and met the target.
There are 3 employees who met the target.

Example 2:

Input: hours = [5,1,4,2,2], target = 6
Output: 0
Explanation: The company wants each employee to work for at least 6 hours.
There are 0 employees who met the target.

Constraints:

1 <= n == hours.length <= 50
0 <= hours[i], target <= 10⁵

代码结果

运行时间: 20 ms, 内存: 16.7 MB

/*
题目思路：
- 使用Java Stream API来处理数组。
- 过滤出工作时间大于等于目标时间的员工，并统计数量。
*/
import java.util.Arrays;

public class Solution {
    public long countEmployees(int[] hours, int target) {
        // 使用stream过滤出符合条件的员工，并统计数量
        return Arrays.stream(hours)
                     .filter(hour -> hour >= target)
                     .count();
    }
}

解释

方法:

题解采用直接遍历数组的方法，对每个员工的工作时长进行检查。算法通过一个计数器来统计所有满足工作时长大于等于target的员工数量。简单地，每次遇到满足条件的工作时长，计数器就增加1，最后返回这个计数器的值。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆

题解中提到的算法遍历了整个hours数组，这种方法在所有情况下都是最优的吗？或者是否有可能通过其他算法（如排序或二分搜索）进一步优化性能？

▷

遍历整个hours数组是最直接的方法，时间复杂度为O(n)，其中n是数组hours的长度。这种方法在所有情况下都是最优的，因为它保证了只遍历一次数组，且不需要额外的数据结构。使用排序或二分搜索等方法通常需要先对数组进行排序，其时间复杂度至少为O(n log n)，这在本题中不是性能上的优化。因此，对于这个问题，直接遍历是最高效的解决方式。

🦆

在题解实现中，对于每个工作时长的检查是直接比较`i >= target`。请问，在数组hours中如果存在非常大或非常小的值，这种比较操作的性能或结果有何影响？

▷

在Python中，比较操作（如`i >= target`）是非常高效的，并且可以准确处理非常大或非常小的整数值。Python的整数是动态大小的，可以处理比标准整数类型更大或更小的值。因此，无论hours数组中的值有多大或多小，比较操作都可以正确执行，不会对性能或结果产生负面影响。

🦆

题解假设了hours数组和target都是非负整数。如果在某些边缘情况下，比如target是负数或hours数组包含负数，该算法是否还能正确运行？

▷

该算法在逻辑上可以处理包含负数的hours数组或负数的target。比较操作`i >= target`在数学上仍然有效，无论i或target的值是正是负。例如，如果target为负数，任何非负的工作时长都将满足条件，如果hours中的元素也为负数，只有当它们大于等于target时才会被计数。因此，算法在逻辑上无需修改即可处理这种情况。

🦆

在题解中，如果hours数组长度为0，算法的输出是什么？如何处理这种空数组输入以确保算法的鲁棒性？

▷

如果hours数组长度为0，算法会正确地返回0，因为没有员工的工作时长可以检查。这种情况下算法已经具备了处理空数组的能力，因为计数器的初始值为0，并且在没有遍历任何元素的情况下直接返回。这保证了算法对于空数组输入的鲁棒性。

满足目标工作时长的员工数目

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