【LeetCode:826. 安排工作以达到最大收益 + 贪心 + 双指针】-优快云博客

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🚀 算法题 🚀

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🍔 目录

🚩 题目链接

826. 安排工作以达到最大收益

⛲ 题目描述

你有 n 个工作和 m 个工人。给定三个数组： difficulty, profit 和 worker ，其中:

difficulty[i] 表示第 i 个工作的难度，profit[i] 表示第 i 个工作的收益。
worker[i] 是第 i 个工人的能力，即该工人只能完成难度小于等于 worker[i] 的工作。
每个工人最多只能安排一个工作，但是一个工作可以完成多次。

举个例子，如果 3 个工人都尝试完成一份报酬为 $1 的同样工作，那么总收益为 $3 。如果一个工人不能完成任何工作，他的收益为 $0 。
返回在把工人分配到工作岗位后，我们所能获得的最大利润。

示例 1：

输入: difficulty = [2,4,6,8,10], profit = [10,20,30,40,50], worker = [4,5,6,7]
输出: 100
解释: 工人被分配的工作难度是 [4,4,6,6] ，分别获得 [20,20,30,30] 的收益。
示例 2:

输入: difficulty = [85,47,57], profit = [24,66,99], worker = [40,25,25]
输出: 0

提示:

n == difficulty.length
n == profit.length
m == worker.length
1 <= n, m <= 104
1 <= difficulty[i], profit[i], worker[i] <= 105

🌟 求解思路&实现代码&运行结果

⚡ 贪心 + 双指针

🥦 求解思路

最简单的方式是我们直接通过暴力枚举每一个工人的能力，找到最大的小于当前工人能力的工作强度，然后将对应的收益累加。但是时间超限，需要继续优化。
问题就在于我们进行了过多的重复计算，怎么样才能避免呢？
解决方案：我们将difficulty和profit收集起来，然后按照difficulty进行升序排序，同时对worker进行升序排序。此时我们每次遍历每一个worker中工人的能力，然后通过一个指针，去找到最大的小于当前工人能力的工作强度，然后记录对应的收益。继续后续的过程。
为什么这个优化可以通过呢？因为我们的指针是不回退的，直接遍历一遍，优化了时间复杂度。
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 maxProfitAssignment(int[] difficulty, int[] profit, int[] worker) {
        int n = difficulty.length;
        int[][] arr = new int[n][2];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            arr[i][0] = difficulty[i];
            arr[i][1] = profit[i];
        }
        Arrays.sort(arr, (a, b) -> a[0] - b[0]);
        Arrays.sort(worker);
        int ans = 0, j = 0, max = 0;
        for (int w : worker) {
            while (j < n && arr[j][0] <= w) {
                max = Math.max(max, arr[j++][1]);
            }
            ans += max;
        }
        return ans;
    }
}