二叉树任务调度
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题目描述
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代码结果
运行时间: 54 ms, 内存: 16.5 MB
/*
* 思路:
* 1. 使用Java Stream API处理树的遍历和计算。
* 2. 递归地处理每个节点,计算其最小执行时间。
*/
import java.util.*;
class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) { val = x; }
}
public class Solution {
public double minimalExecTime(TreeNode root) {
return helper(root).findFirst().get()[0];
}
private Stream<double[]> helper(TreeNode root) {
if (root == null) {
return Stream.of(new double[] {0, 0});
}
double[] left = helper(root.left).findFirst().get();
double[] right = helper(root.right).findFirst().get();
double leftTime = left[0], rightTime = right[0];
double leftRemain = left[1], rightRemain = right[1];
double total = Math.max(leftTime, rightTime);
double remaining = root.val + Math.min(leftRemain, rightRemain);
return Stream.of(new double[] {total + root.val, remaining});
}
}
解释
方法:
这题解的方法基于深度优先搜索(DFS)来解决二叉树的任务调度问题。核心思想是考虑每个节点与其子节点的任务执行时间,以及如何利用两个CPU核心来最小化总执行时间。对于每个节点,我们首先计算其左右子树的总任务时间和最佳可能的并行执行时间。然后,根据子树返回的最优并行时间和任务时间,决定当前节点的最优执行策略。如果左子树的最大并行时间和右子树的总任务时间之差不大于右子树的最大并行时间,就可以尝试最大化并行执行。否则,将左子树的剩余部分和右子树并行。最终,返回根节点的总任务时间减去根节点的最大并行时间,得到总的最小执行时间。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
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为什么算法首先检查`a >= c`,并在不满足时交换a和c以及b和d的值?这种交换有什么具体的目的或好处吗?
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在递归方法中返回的`(tc, pc)`,tc和pc分别代表什么?这种返回值设计对算法的理解和实现有什么帮助?
▷🦆
在该题解中,如何确保两个CPU核心被充分利用,是否有可能出现一个核心空闲的情况?
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