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🍔 目录
- 🚩 题目链接
- ⛲ 题目描述
- 🌟 求解思路&实现代码&运行结果
- ⚡ 动态规划 + 二分查找
- 🥦 求解思路
- 🥦 实现代码
- 🥦 运行结果
- 💬 共勉
🚩 题目链接
- 1235. 规划兼职工作
⛲ 题目描述
你打算利用空闲时间来做兼职工作赚些零花钱。
这里有 n 份兼职工作,每份工作预计从 startTime[i] 开始到 endTime[i] 结束,报酬为 profit[i]。
给你一份兼职工作表,包含开始时间 startTime,结束时间 endTime 和预计报酬 profit 三个数组,请你计算并返回可以获得的最大报酬。
注意,时间上出现重叠的 2 份工作不能同时进行。
如果你选择的工作在时间 X 结束,那么你可以立刻进行在时间 X 开始的下一份工作。
示例 1:
输入:startTime = [1,2,3,3], endTime = [3,4,5,6], profit = [50,10,40,70]
输出:120
解释:
我们选出第 1 份和第 4 份工作,
时间范围是 [1-3]+[3-6],共获得报酬 120 = 50 + 70。
示例 2:
输入:startTime = [1,2,3,4,6], endTime = [3,5,10,6,9], profit = [20,20,100,70,60]
输出:150
解释:
我们选择第 1,4,5 份工作。
共获得报酬 150 = 20 + 70 + 60。
示例 3:
输入:startTime = [1,1,1], endTime = [2,3,4], profit = [5,6,4]
输出:6
提示:
1 <= startTime.length == endTime.length == profit.length <= 5 * 10^4
1 <= startTime[i] < endTime[i] <= 10^9
1 <= profit[i] <= 10^4
🌟 求解思路&实现代码&运行结果
⚡ 动态规划 + 二分查找
🥦 求解思路
- 首先,我们按照工作结束的时间进行升序排序。
- 当前我们规划兼职工作获得的最大收益主要来自于俩种情况,第一种是不选择当前的工作,还是之前的最大收益。第二种情况是选择当前的工作,但是必须满足结束时间小于等于当前开始时间的最大位置,通过二分实现。最后取得俩个情况的最大值。
- 有了基本的思路,接下来我们就来通过代码来实现一下。
🥦 实现代码
class Solution {
public int jobScheduling(int[] startTime, int[] endTime, int[] profit) {
int n = startTime.length;
int[][] jobs = new int[n][3];
for (int i = 0; i < n; i++) {
jobs[i] = new int[] { startTime[i], endTime[i], profit[i] };
}
Arrays.sort(jobs, (a, b) -> a[1] - b[1]);
int[] dp = new int[n + 1];
for (int i = 0; i < n; i++) {
int left = -1, right = i, target = jobs[i][0];
while (left + 1 < right) {
int mid = (left + right) >>> 1;
if (jobs[mid][1] <= target) {
left = mid;
} else {
right = mid;
}
}
dp[i + 1] = Math.max(dp[i], dp[left + 1] + jobs[i][2]);
}
return dp[n];
}
}
🥦 运行结果
💬 共勉
最后,我想和大家分享一句一直激励我的座右铭,希望可以与大家共勉! |