작업을 완료하는 데 필요한 최소 시간
'작업을 완료하는 데 걸리는 최소 시간' 문제에 대한 자세한 가이드 및 Python 구현입니다.
1. 배우다
'작업을 완료하는 데 걸리는 최소 시간' 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
작업을 완료하는 데 걸리는 최소 시간에 대한 논리 흐름을 시각화합니다.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
작업을 완료하는 데 필요한 최소 시간에 대한 문제 설명을 주의 깊게 읽어보세요.
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
모든 작업을 완료하는 데 필요한 최소 시간을 찾는 함수 min_time_jobs(jobs, k, t)을 작성하세요. jobs 배열은 각 작업을 완료하는 데 필요한 시간을 나타냅니다. k 명의 담당자가 있으며 각 담당자는 1개의 작업 단위를 완료하는 데 t 시간이 걸립니다. 작업은 담당자에게 연속적인 하위 세그먼트로만 할당될 수 있습니다.
- •1 <= len(jobs) <= 10^5
- •1 <= k <= len(jobs)
- •1 <= t <= 1000
- •1 <= jobs[i] <= 10^4
예
min_time_jobs([10, 7, 8, 12, 8, 5, 9], 4, 5)
100
Optimal contiguous assignment: [10, 7], [8, 12], [8, 5], [9]. Max job units assigned is 20 (8+12). Time = 20 * 5 = 100.
min_time_jobs([4, 5, 10], 2, 1)
10
Optimal contiguous assignment: [4, 5], [10]. Max job units assigned is 10. Time = 10 * 1 = 10.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 빈 입력 구조
- 단일 요소 입력
- 큰 수치 범위
해결할 준비가 되셨나요?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
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 min_time_opt(jobs, k):
def can_finish(limit):
workers = [0] * k
def solve(i):
if i == len(jobs): return True
for j in range(k):
if workers[j] + jobs[i] <= limit:
workers[j] += jobs[i]
if solve(i + 1): return True
workers[j] -= jobs[i]
if workers[j] == 0: break
return False
return solve(0)
jobs.sort(reverse=True)
l, r = max(jobs), sum(jobs); res = r
while l <= r:
m = (l + r) // 2
if can_finish(m): res = m; r = m - 1
else: l = m + 1
return res무차별 대입 코드(스포일러 보호)
무차별 대입 코드(스포일러 보호)
def min_time_brute(jobs, k):
res = float('inf')
def solve(i, workers):
nonlocal res
if i == len(jobs): res = min(res, max(workers)); return
for j in range(k):
workers[j] += jobs[i]; solve(i + 1, workers); workers[j] -= jobs[i]
solve(0, [0]*k); return resAlgorithm 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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