작업 순서
'작업 순서 지정' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.
1. 배우다
'작업 순서' 문제는 Greedy 섹션의 핵심 과제입니다.
이 구현은 Python의 쉬운 수준 논리에 중점을 둡니다.
우리는 제공되는 솔루션에서 기술적 정확성과 코드 가독성을 최우선으로 생각합니다.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
작업 순서 지정의 논리 흐름을 시각화합니다.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Job Sequencing에 대한 문제 설명을 주의 깊게 읽으십시오.
2. Formulate brute force
간단한 반복 솔루션 초안을 작성합니다.
3. Identify inefficiency
중복 계산을 찾으십시오.
4. Optimize search path
해싱이나 정렬을 사용하여 프로세스 속도를 높입니다.
5. Final Implementation
생산 표준에 맞게 코드를 정리합니다.
문제 설명
각 튜플이 (job_id, deadline, profit)인 튜플 jobs의 목록을 취하는 job_scheduling(jobs) 함수를 작성하세요. 각 작업을 완료하는 데 1단위의 시간이 걸립니다. 최대 이익과 완료된 작업 수를 찾아 튜플로 (job_count, max_profit)로 반환합니다.
- •1 <= len(jobs) <= 10^4
- •1 <= deadline <= 100
- •1 <= profit <= 1000
예
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
- 빈 입력 구조
- 단일 요소 입력
- 큰 수치 범위
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인터뷰 통찰력 및 변형
복잡성 분석 분석
왜 시간인가?: Directly evaluates all possibilities.
왜 우주인가?: Uses standard local memory.
왜 시간인가?: Optimized paths reduce total operations.
왜 우주인가?: May trade memory for speed.
최적화된 솔루션 Python 코드
최적화된 솔루션 Python 코드
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, profit무차별 대입 코드(스포일러 보호)
무차별 대입 코드(스포일러 보호)
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
표준 탐욕 문제 속성이 적용됩니다.
관련 질문
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