leetcode刷题记录:[2895]最小处理时间

OpenAI Codex 桌面端国内使用全坑解決指南(2026 Windows 实测) 本地文件报错:SQLite 初始化失败、启动闪退、卡加载页 → 本地缓存/数据库损坏,和网络无关网络地区报错→ 网络IP/地区被拦截,和本地软件文件无关Codex 桌面端的大部分报错,都不是软件故障,而是海外软件适配国内网络、国内模型协议不兼容导致的适配问题。不用盲目重装、换网络、改系统设置,只要区分「本地文件问题」和「网络地区问题」,搭配国内大模型 API 替代方案,就能完美解决所有痛点。(注:部分内容可能由 AI 生成) 阅读详情

题目:

你有 n 颗处理器,每颗处理器都有 4 个核心。现有 n * 4 个待执行任务,每个核心只执行 一个 任务。

给你一个下标从 0 开始的整数数组 processorTime ,表示每颗处理器最早空闲时间。另给你一个下标从 0 开始的整数数组 tasks ,表示执行每个任务所需的时间。返回所有任务都执行完毕需要的 最小时间 。

注意:每个核心独立执行任务。

示例 1:

输入:processorTime = [8,10], tasks = [2,2,3,1,8,7,4,5]
输出:16
解释:
最优的方案是将下标为 4, 5, 6, 7 的任务分配给第一颗处理器(最早空闲时间 time = 8),下标为 0, 1, 2, 3 的任务分配给第二颗处理器(最早空闲时间 time = 10)。 
第一颗处理器执行完所有任务需要花费的时间 = max(8 + 8, 8 + 7, 8 + 4, 8 + 5) = 16 。
第二颗处理器执行完所有任务需要花费的时间 = max(10 + 2, 10 + 2, 10 + 3, 10 + 1) = 13 。
因此,可以证明执行完所有任务需要花费的最小时间是 16 。

示例 2:

输入:processorTime = [10,20], tasks = [2,3,1,2,5,8,4,3]
输出:23
解释:
最优的方案是将下标为 1, 4, 5, 6 的任务分配给第一颗处理器(最早空闲时间 time = 10),下标为 0, 2, 3, 7 的任务分配给第二颗处理器(最早空闲时间 time = 20)。 
第一颗处理器执行完所有任务需要花费的时间 = max(10 + 3, 10 + 5, 10 + 8, 10 + 4) = 18 。 
第二颗处理器执行完所有任务需要花费的时间 = max(20 + 2, 20 + 1, 20 + 2, 20 + 3) = 23 。 
因此,可以证明执行完所有任务需要花费的最小时间是 23 。

提示:

  • 1 <= n == processorTime.length <= 25000
  • 1 <= tasks.length <= 105
  • 0 <= processorTime[i] <= 109
  • 1 <= tasks[i] <= 109
  • tasks.length == 4 * n

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  • 贪心
  • 数组
  • 排序

思路:根据上面提示使用贪心算法和排序,所以这题还是算简单的​。首先对两个列表进行排序,然后用最早的处理时间处理最久的任务,再做比较即可。

代码:

class Solution {
    public int minProcessingTime(List<Integer> processorTime, List<Integer> tasks) {
        Collections.sort(processorTime);
        Collections.sort(tasks,Collections.reverseOrder());
        int maxTime = 0;
        for (int i = 0; i < processorTime.size(); i++) {
            maxTime = Math.max(maxTime, processorTime.get(i)+tasks.get(i*4));
        }
        return maxTime;
    }
}

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