PythonでKタスクを完了するための最大時間を見つけるプログラム

各行に3つの値があるタスクのマトリックスがあるとします。別の値kもあります。タスクからk行を選択し、Sと呼び、次の合計が最小化され、合計が次のように返されるようにする必要があります：maximum of（S [0、0]、S [1、0]、... S [k- 1、0]）+最大（S [0、1]、S [1、1]、... S [k-1、1]）+最大（S [0、2]、S [1、 2]、... S [k-1、2]）次のように言うこともできます。3つの列のそれぞれがコストに寄与し、Sでその列の最大値をとることによって計算されます。空の最大値リストは0です。

したがって、入力がtasks =[[2、3、3]、[4、5、2]、[4、2、3]]、k =2のような場合、出力は10になります。最初の行と最後の行。合計はS=[[2,3,3]、[4,2,3]] max（S [0,0]、S [1,0]）=4 + max（S [0,1] ]、S [1,1]）=3 + max（S [0,2]、S [1,2]）=3 =10

これを解決するには、次の手順に従います-

• 関数util（）を定義します。これにはBがかかります
• リストBを並べ替える
• yheap：=0からK-1の範囲の各iに対して-B[i、1]を含むリスト
• yheapをヒープ化する
• ans：=B [K-1、0] +（-yheap [0]）
• KからBのサイズの範囲のiについては、
  • x：=B [i、0]
  • yheapを-B[i、1]に置き換えます
  • yheapの設定サイズはKと同じです
  • y：=-yheap [0]
  • ans：=最小のansとx + y
• 回答を返す
• メインの方法から次のようにします-
• Aが空またはKが0の場合、
  • 0を返す
• リストAを並べ替える
• B：=0からK-1の範囲の各iのペア[A[i、1]、A [i、2]]のリストを作成します
• ans：=A [K-1、0] + Bの各（y、z）の最大y + Bの各（y、z）の最大z
• KからAのサイズの範囲のiについては、
  • [A [i] [1]、A[i][2]]をBに挿入
  • ans=最小のansおよびA[i、0] + util（B）
• 回答を返す

理解を深めるために、次の実装を見てみましょう-

例

import heapq
class Solution:
   def solve(self, A, K):
      if not A or not K:
         return 0
      def util(B):
         B.sort()
         yheap = [-B[i][1] for i in range(K)]
         heapq.heapify(yheap)
         ans = B[K - 1][0] + (-yheap[0])
         for i in range(K, len(B)):
            x = B[i][0] heapq.heappushpop(yheap, -B[i][1])
            assert len(yheap) == K
            y = -yheap[0]
         ans = min(ans, x + y)
         return ans
         A.sort()
         B = [[A[i][1], A[i][2]] for i in range(K)]
         ans = A[K - 1][0] + max(y for y, z in B) + max(z for y, z in B)
         for i in range(K, len(A)):
            B.append([A[i][1], A[i][2]])
            ans = min(ans, A[i][0] + util(B))
         return ans
ob = Solution()
tasks = [ [2, 3, 3], [4, 5, 2], [4, 2, 3] ]
k = 2
print(ob.solve(tasks, k))

入力

tasks = [
[2, 3, 3],
[4, 5, 2],
[4, 2, 3] ],
k = 2

出力

10