C++でのほとんどの利益配分作業
ジョブの難易度[i]があり、この配列がi番目のジョブの難易度を示し、profit[i]がi番目のジョブの利益であるとします。ここで、何人かの労働者がいると考えてください。 worker [i]はi番目のワーカーの能力です。つまり、このワーカーはほとんどのworker[i]でしか仕事を完了できません。すべてのワーカーは最大で1つのジョブを実行できますが、1つのジョブは複数回完了することができます。私たちが稼ぐことができる最大の利益は何であるかを見つけなければなりませんか?
たとえば、入力が難易度=[2,4,6,8,10]、利益=[10,20,30,40,50]、ワーカー=[4,5,6,7]のような場合、出力は100になります。したがって、労働者には仕事の難易度[4,4,6,6]と、得られた利益[20,20,30,30]、つまり合計100を割り当てることができます。
これを解決するには、次の手順に従います-
- ans:=0およびn:=利益配列のサイズ
- ワーカー配列を並べ替える
- vと呼ばれるペアのリストを作成します
- 0からn–1の範囲のiの場合
- ペア(difficulty [i]、profit [i])をvに挿入します
- v配列を並べ替える
- maxVal:=0、m:=ワーカー配列のサイズ、j:=0
- 0からm–1の範囲のiの場合
- 一方、j
- maxVal:=maxValの最大値とv[j]の2番目の値
- jを1増やします
- 一方、j
- ans:=ans + maxVal
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 maxProfitAssignment(vector<int>& difficulty, vector<int>& profit, vector<int>& worker) { int ans = 0; sort(worker.begin(), worker.end()); vector < pair <int, int> > v; int n = profit.size(); // Number of jobs for(int i = 0; i < n; i++){ v.push_back({difficulty[i], profit[i]}); } sort(v.begin(), v.end()); int maxVal = 0; int m = worker.size(); // Number of workers int j = 0; for(int i = 0; i < m; i++){ while(j < n && v[j].first <= worker[i]){ maxVal = max(maxVal, v[j].second); j++; } ans += maxVal; } return ans; } }; int main() { Solution ob1; vector<int> difficulty{2,4,6,8,10}; vector<int> profit{10,20,30,40,50}; vector<int> worker{4,5,6,7}; cout << ob1.maxProfitAssignment(difficulty, profit, worker) << endl; return 0; }
入力
[2,4,6,8,10] [10,20,30,40,50] [4,5,6,7] vector<int> difficulty{2,4,6,8,10}; vector<int> profit{10,20,30,40,50}; vector<int> worker{4,5,6,7};
出力
100
-
C++でのラインリフレクション
2D平面上にn個の点があるとすると、指定された点を対称的に反射するy軸に平行な線があるかどうかを確認する必要があります。つまり、指定された線上にすべての点を反映した後に線が存在するかどうかを確認する必要があります。元のポイントのセットは、反映されたポイントと同じです。 したがって、入力がpoints =[[1,1]、[-1,1]]のような場合 その場合、出力はtrueになります これを解決するには、次の手順に従います- 1つのセットを定義します。 n:=ポイントのサイズ minVal:=inf maxVal:=-inf 初期化i:=0の場合、i <
-
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]