ジョブの順序付け ---パイセップ--- 「ジョブ シーケンス」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- 各タプルが __PYCODE_2__ であるタプル __PYCODE_1__ のリストを受け取る関数 __PYCODE_0__ を作成します。各ジョブが完了するまでに 1 単位の時間がかかります。最大利益と完了したジョブの数を見つけて、それらをタプル __PYCODE_3__ として返します。 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 貪欲な ---パイセップ--- 「ジョブの順序付け」問題は、Greedy セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- ジョブ シーケンスのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- ジョブ シーケンスの問題ステートメントを注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- Greedy アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準的な貪欲問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Greedy 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 最小スワップブラケットのバランス調整 ---パイセップ--- 「最小スワップ ブラケットのバランス」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ の実装。 ---パイセップ--- 同じ数の左括弧と右括弧を含む角括弧 __PYCODE_2__ と __PYCODE_3__ の文字列 __PYCODE_1__ を受け取り、文字列のバランスをとるために必要な隣接する文字の交換の最小数を返す関数 __PYCODE_0__ を作成します。 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 貪欲な ---パイセップ--- 「最小スワップ ブラケットのバランス」問題は、Greedy セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- 最小スワップ ブラケットのバランシングのロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 最小スワップ ブラケットのバランスに関する問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。
Detailed guide and Python implementation for the 'Job Sequencing' problem.
1. 学ぶ
The 'Job Sequencing' problem is a key challenge in the Greedy section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Job Sequencing.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Job Sequencing carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Write a function job_scheduling(jobs) that takes a list of tuples jobs where each tuple is (job_id, deadline, profit). Each job takes 1 unit of time to complete. Find the maximum profit and the number of jobs completed, and return them as a tuple (job_count, max_profit).
- •1 <= len(jobs) <= 10^4
- •1 <= deadline <= 100
- •1 <= profit <= 1000
例
job_scheduling([(1, 4, 20), (2, 1, 10), (3, 1, 40), (4, 1, 30)])
(2, 60)
We can do job 3 at time 1 and job 1 at time 2. Total profit is 40 + 20 = 60.
job_scheduling([(1, 2, 100), (2, 1, 19), (3, 2, 27), (4, 1, 25), (5, 3, 15)])
(3, 142)
We can do job 1, 3, and 5 for a total profit of 100 + 27 + 15 = 142.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
def job_scheduling_opt(jobs):
jobs.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
max_d = max(j[0] for j in jobs)
slot = [-1] * (max_d + 1); count = 0; profit = 0
for j in jobs:
for s in range(j[0], 0, -1):
if slot[s] == -1:
slot[s] = 1; count += 1; profit += j[1]; break
return count, profitブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def job_scheduling_brute(jobs):
# Try all permutations and check deadlines (not practical)
return job_scheduling_opt(jobs)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Greedy problem properties apply.
関連する質問
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
推奨される Python リソース
関連するインタラクティブなチュートリアル、チートシート、コード比較で知識を深めてください。
Python ループ
Python ループを使用してデータを反復処理する方法を学びます。インタラクティブな例を使用して、for ループ、while ループ、ブレーク、継続、ループのベスト プラクティスをマスターします。
Python でリストを並べ替える方法
sort() メソッドとsorted() 関数を使用して、Python でリストを並べ替える方法を学びます。カスタムキーの並べ替えと逆順の例をご覧ください。
Python 文字列メソッドのチートシート
Python 文字列操作の完全なリファレンス ガイド。文字列プロパティの書式設定、検索、分割、置換、チェックをマスターします。
Python と JavaScript: どちらのプログラミング言語が最適ですか?
Python と JavaScript の包括的な比較。構文の違い、パフォーマンス、使用例 (バックエンドとフロントエンド)、およびコーディング例を調べます。