C++でのジョブスケジュールの最小難易度
毎日少なくとも1つのタスクを完了する必要があります。タスクスケジュールの難易度は、実際にはd日数の各日の難易度の合計です。 1日の難易度は、その日に行われたタスクの最大の難易度です。
したがって、taskDifficultyと呼ばれる整数の配列と整数dがあります。 i番目の仕事の難しさはtaskDifficulty[i]です。タスクスケジュールの最小の難易度を見つける必要があります。タスクのスケジュールが見つからない場合は、-1を返します。
したがって、入力がtaskDifficulty =[6,5,4,3,2,1]、d =2、
のような場合
1日目は最初の5つのジョブを完了でき、合計難易度は6であるため、出力は7になります。2日目は最後のジョブを完了でき、合計難易度は1なので、スケジュールの難易度は次のようになります。 6 +1=7。
これを解決するには、次の手順に従います-
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関数solve()を定義します。これには、配列v、idx、k、1つの2D dp、
が必要です。 -
idxがvのサイズと同じで、kが0と同じ場合、-
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0を返す
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k<0またはidxがvのサイズと同じでk>0の場合、-
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1^6を返す
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dp [idx、k]が-1に等しくない場合、-
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dp [idx、k]
を返します
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maxVal:=0
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ret:=inf
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初期化i:=idxの場合、i
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maxVal:=v[i]とmaxValの最大値
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ret:=retとmaxValの最小値+solve(v、i + 1、k --1、dp)
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dp [idx、k]:=ret
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retを返す
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メインの方法から、次のようにします-
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n:=jのサイズ
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d> nの場合、-
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-1を返す
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サイズnx(d + 1)の2D配列dpを1つ定義し、これに-1を入力します
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リターンsolve(j、0、d、dp)
理解を深めるために、次の実装を見てみましょう-
例
#include <bits/stdc++.h> using namespace std; class Solution { public: int solve(vector<int>& v, int idx, int k, vector<vector<int> >& dp){ if (idx == v.size() && k == 0) return 0; if (k < 0 || idx == v.size() && k > 0) return 1e6; if (dp[idx][k] != -1) return dp[idx][k]; int maxVal = 0; int ret = INT_MAX; for (int i = idx; i < v.size(); i++) { maxVal = max(v[i], maxVal); ret = min(ret, maxVal + solve(v, i + 1, k - 1, dp)); } return dp[idx][k] = ret; } int minDifficulty(vector<int>& j, int d){ int n = j.size(); if (d > n) return -1; vector<vector<int> > dp(n, vector<int>(d + 1, -1)); return solve(j, 0, d, dp); } }; main(){ Solution ob; vector<int> v = {6,5,4,3,2,1}; cout << (ob.minDifficulty(v, 2)); }
入力
{6,5,4,3,2,1}, 2
出力
7
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C++のテレビ番組
テレビ番組のリスト、期間の別のリスト、および整数kがあるとします。ここでは、shows[i]とduration[i]は、i番目が視聴した名前と期間を示しています。人、私たちはk個の最も視聴された番組の合計視聴時間を見つけなければなりません。 つまり、入力が番組のようなものである場合:[Castle Play、 Fairy Tale Series、 Castle Play、 Jerry Mouse、 Rich Boy]、期間:[6、4 、6、14、5]およびk =2の場合、出力は26になります。 これを解決するには、次の手順に従います- 1つのマップを定義するm n:=vのサイズ
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C++でのジョブスケジューリングの最大利益
n個の異なるタスクがあり、すべてのタスクがstartTime[i]からendTime[i]まで実行されるようにスケジュールされていると仮定します。そのタスクでは、利益[i]を得ることができます。 startTime、endTime、および利益のリストがわかっているので、時間範囲が重複するサブセットに2つのタスクがないように、取得できる最大の利益を見つける必要があります。時間Xで終了するタスクを選択すると、時間Xで開始する別のタスクを開始できます。 したがって、入力がstartTime =[1,2,3,3]の場合、endTime=[3,4,5,6]利益=[500,100,400,700]