雇佣K个工人的最小费用 Minimum Cost to Hire K Workers

最新推荐文章于 2025-09-09 20:07:09 发布

转载最新推荐文章于 2025-09-09 20:07:09 发布 · 74 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：http://www.cnblogs.com/TIMHY/p/9748331.html

文章标签：

#数据结构与算法

本文介绍了一种基于排序和优先队列的算法，用于解决在限定人数条件下，以最小成本雇佣工人的问题。通过计算工资与质量比率并排序，结合优先队列维护最高质量的工人集合，实现了O(nlogn)的时间复杂度。

2018-10-06 20:17:30

问题描述：

问题求解：

问题规模是10000，已经基本说明是O(nlogn)复杂度的算法，这个复杂度最常见的就是排序算法了，本题确实是使用排序算法来进行进行求解。

本题中指出最后支付的费用和工人的quality相关，也就是说

paid[i] : quality[i] = paid[j] : quality[j] = ratio(固定值)

换言之我们可以按照wage[i] / quality[i]来进行排序，另外还需要维护一个优先队列，大小为K，在超过K之后需要将quality最大的数进行排除。

    public double mincostToHireWorkers(int[] quality, int[] wage, int K) {
        double res = Double.MAX_VALUE;
        int n = quality.length;
        double[][] workers = new double[n][2];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            workers[i][0] = wage[i] * 1.0 / quality[i];
            workers[i][1] = quality[i];
        }
        Arrays.sort(workers, new Comparator<double[]>() {
            @Override
            public int compare(double[] o1, double[] o2) {
                return Double.compare(o1[0], o2[0]);
            }
        });
        PriorityQueue<Double> pq = new PriorityQueue<>();
        double curSum = 0;
        for (double[] worker : workers) {
            curSum += worker[1];
            pq.add(-worker[1]);
            if (pq.size() > K) curSum += pq.poll();
            if (pq.size() == K) res = Math.min(res, curSum * worker[0]);
        }
        return res;
    }

转载于:https://www.cnblogs.com/TIMHY/p/9748331.html