部门在进行需求开发时需要进行人力安排。当前部门需要完成 N
个需求,需求用 requirements[i]
表示,requirements[i]
表示第 i
个需求的工作量大小,单位:人月。这部分需求需要在 M
个月内完成开发,进行人力安排后每个月的人力是固定的。
目前要求每个月最多有 2
个需求开发,并且每个月需要完成的需求不能超过部门人力。请帮部门评估在满足需求开发进度的情况下,每个月需要的最小人力是多少?
输入第一行为 M
,第二行为 requirements
。
M
表示需要开发时间要求,requirements
表示每个需求工作量大小
N` 为 `requirements` 长度,`1 ≤ N / 2 ≤ M ≤ N ≤ 10000`,`1 ≤ requirements[i]≤ 10^9
对于每一组测试数据,输出部门需要人力需求,行末无多余的空格。
3
3 5 3 4
6
输入数据两行,第一行输入数据 3
表示开发时间要求,第二行输入数据表示需求工作量大小,输出数据一行,表示部门人力需求。
当选择人力为6
时,2
个需求量为3
的工作可以在1
个月里完成,其他2
个工作各需要1
个月完成。可以在3
个月内完成所有需求。
当选择人力为5
时,4
个工作各需要1
个月完成,一共需要4
个月才能完成所有需求。
因此6
是部门最小的人力需求。
题目描述不是特别清晰,只能通过示例进行反推。
考虑子问题,在设置人力需求为**k
**时,需要多少个月能够完成所有工作。这个子问题与课上讲过的LeetCode881. 救生艇是完全一致的。
子问题中的人力需求k
就等价于救生艇中的最大承重limit
,且每次选择都只能至多选择数组中的两个元素。该子问题使用排序+双指针+贪心的策略来完成,其代码如下
def check(k, nums):
left, right, ans = 0, len(nums) - 1, 0
while left <= right:
if nums[left] + nums[right] > k:
right -= 1
else:
left += 1
right -= 1
ans += 1
return ans
注意nums
数组必须先排序,才可以使用上述的贪心策略。
再得到check
函数之后,就需要找到一个适合的k
了。显然k
的取值是存在二段性的:
k
很小时,需要N
个月才能完成工作,即每一个月都只能完成1
个工作k
很大时,可以只花N/2
个月就完成工作,即每一个月都可以完成2
个工作N/2 ≤ M ≤ N
成立,故一定存在一个k
,恰好能够在M
个月内完成工作因此考虑二分查找完成本题。其主要代码如下
left, right = max(nums), sum(nums) + 1
while left < right:
mid = left + (right - left) // 2
if check(mid, nums) <= m:
right = mid
else:
left = mid + 1
print(left)
PS:本题综合性比较强,同时涉及了双指针贪心和二分查找,还需要大家多加练习以将所有知识融会贯通。
# 题目:【二分查找】2023C-部门人力分配
# 分值:200
# 作者:许老师-闭着眼睛学数理化
# 算法:二分查找/贪心
# 代码看不懂的地方,请直接在群上提问
# 相关题目:LeetCode881.救生艇
m = int(input())
nums = list(map(int, input().split()))
# 对nums数组进行排序,方便后续每一次二分中的贪心过程
nums.sort()
# 子问题
# 计算在人力需求为k时
# 需要最少多少个月才能完成所有需求nums
def check(k, nums):
# 初始化left和right两个指针,指向一头一尾;初始化答案变量ans
left, right, ans = 0, len(nums) - 1, 0
# 进行循环,退出循环条件为两指针相遇,表示需求都完成
while left <= right:
# 如果两个工作所需人数超过了k
# 则这个月只能完成需求人数多的工作nums[right],right左移
if nums[left] + nums[right] > k:
right -= 1
# 如果两个工作所需人数超过了k
# 则这个月可以同时完成nums[left]和nums[right]这两个工作,left右移、right左移
else:
left += 1
right -= 1
# 每轮匹配,都会多一个月来工作,更新ans变量
ans += 1
return ans
# 二分查找
# 设置做左闭右开区间:
# 人力需求的最小值为nums数组中的最大值,
# 否则max(nums)这个工作无法在一个月内完成
# 人力需求的最大值为nums数组中的两个最大元素相加,
# 这里取一个更加宽松的上限sum(nums),考虑闭区间为sum(nums)+1
left, right = max(nums), sum(nums) + 1
# 进行二分
while left < right:
mid = left + (right - left) // 2
# 如果在人力需求取mid时,所花费时间不超过m
# 那么说明人力需求还有富余,right左移令搜索空间向左折半
if check(mid, nums) <= m:
right = mid
# 如果在人力需求取mid时,所花费时间超过m
# 那么说明人力需求有所紧缺,left右移令搜索空间向右折半
else:
left = mid + 1
# 退出二分查找时,k = right = left是使得check(k, nums)恰好 ≤ m的第一个人力需求指
# 即为答案
print(left)
import java.util.*;
public class Main {
public static int check(int k, List<Integer> nums) {
int left = 0, right = nums.size() - 1, ans = 0;
while (left <= right) {
if (nums.get(left) + nums.get(right) > k) {
right--;
} else {
left++;
right--;
}
ans++;
}
return ans;
}
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
int m = scanner.nextInt();
List<Integer> nums = new ArrayList<>();
while (scanner.hasNextInt()) {
nums.add(scanner.nextInt());
}
Collections.sort(nums);
int left = Collections.max(nums);
int right = nums.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum() + 1;
while (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (check(mid, nums) <= m) {
right = mid;
} else {
left = mid + 1;
}
}
System.out.println(left);
}
}
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int check(int k, vector<int>& nums) {
int left = 0, right = nums.size() - 1, ans = 0;
while (left <= right) {
if (nums[left] + nums[right] > k) {
right--;
} else {
left++;
right--;
}
ans++;
}
return ans;
}
int main() {
int m;
cin >> m;
vector<int> nums;
int num;
while (cin >> num) {
nums.push_back(num);
}
sort(nums.begin(), nums.end());
int left = *max_element(nums.begin(), nums.end());
int right = accumulate(nums.begin(), nums.end(), 0) + 1;
while (left < right) {
int mid = left + (right - left) / 2;
if (check(mid, nums) <= m) {
right = mid;
} else {
left = mid + 1;
}
}
cout << left << endl;
return 0;
}
时间复杂度:O(N(logN+logU))
。排序所需的时间复杂度为O(NlogN)
。单次check()
函数所需时间复杂度为O(N)
,二分查找的范围区间为U = sum(nums) - max(nums)
,故总的二分查找所需时间复杂度为O(NlogU)
空间复杂度:O(1)
。忽略排序所需编译栈空间,仅需若干常数变量。
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