[编程题]牛牛找工作

本文介绍了一个算法问题,即帮助名为“牛牛”的角色及其朋友们根据他们的能力值选择最佳工作。该问题通过输入不同工作的难度与报酬,以及每个人的能力值,来找出每个人能承担的最佳工作。文章提供了一个Java实现方案,利用TreeMap数据结构来存储和查找最适合的工作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

为了找到自己满意的工作,牛牛收集了每种工作的难度和报酬。牛牛选工作的标准是在难度不超过自身能力值的情况下,牛牛选择报酬最高的工作。在牛牛选定了自己的工作后,牛牛的小伙伴们来找牛牛帮忙选工作,牛牛依然使用自己的标准来帮助小伙伴们。牛牛的小伙伴太多了,于是他只好把这个任务交给了你。 
输入描述:
每个输入包含一个测试用例。
每个测试用例的第一行包含两个正整数,分别表示工作的数量N(N<=100000)和小伙伴的数量M(M<=100000)。
接下来的N行每行包含两个正整数,分别表示该项工作的难度Di(Di<=1000000000)和报酬Pi(Pi<=1000000000)。
接下来的一行包含M个正整数,分别表示M个小伙伴的能力值Ai(Ai<=1000000000)。
保证不存在两项工作的报酬相同。


输出描述:
对于每个小伙伴,在单独的一行输出一个正整数表示他能得到的最高报酬。一个工作可以被多个人选择。

输入例子1:
3 3 
1 100 
10 1000 
1000000000 1001 
9 10 1000000000

输出例子1:
100 
1000 
1001


import java.util.Map.Entry;
import java.util.Scanner;
import java.util.TreeMap;

public class Main {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		while (sc.hasNext()) {
			int N = sc.nextInt();//工作数
			int M = sc.nextInt();//人数
                        //统计工作能力Di和收益Pi的treeMap
			TreeMap<Integer, Integer> treeMap = new TreeMap<Integer, Integer>();
			for (int i = 0; i < N; i++) {
				int Di = sc.nextInt();
				int Pi = sc.nextInt();
				if(treeMap.containsKey(Di)){
					Integer pt = treeMap.get(Di);
					if(pt<Pi){
						treeMap.put(Di, Pi);
					}
				}else {
					treeMap.put(Di, Pi);
				}
			}
                        //map:用于记录最佳的工作能力和收益,比如(1,1000)和(10,100),map只会记录前者(1,1000)
			TreeMap<Integer, Integer> map = new TreeMap<Integer, Integer>();
			Entry<Integer, Integer> firstEntry = treeMap.firstEntry();
			map.put(firstEntry.getKey(), firstEntry.getValue());
			for (Entry<Integer, Integer> e:treeMap.entrySet()) {
				//System.out.println(e.getKey()+"," +e.getValue());
				if(e.getValue()>firstEntry.getValue()){
					map.put(e.getKey(), e.getValue());
					firstEntry = e;
				}
			}
			for (int i = 0; i < M; i++) {
				int D = sc.nextInt();
				Entry<Integer, Integer> floorEntry = map.floorEntry(D);
				int pout = 0;
				if(floorEntry!=null){
					pout = floorEntry.getValue();
				}
				System.out.println(pout);
			}
			
			
		}
		
	}

}
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