Minimum time to finish jobs
Detailed guide and Python implementation for the 'Minimum time to finish jobs' problem.
1. Узнать
The 'Minimum time to finish jobs' 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 Minimum time to finish jobs.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Minimum time to finish jobs 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.
Постановка задачи
Write a function min_time_jobs(jobs, k, t) that finds the minimum time to finish all jobs. The array jobs represents the time required to complete each job. There are k assignees, and each assignee takes t units of time to complete 1 unit of job. Jobs can only be assigned as contiguous sub-segments to the assignees.
- •1 <= len(jobs) <= 10^5
- •1 <= k <= len(jobs)
- •1 <= t <= 1000
- •1 <= jobs[i] <= 10^4
Примеры
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
Готовы решить?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Интервью: идеи и вариации
Разбивка анализа сложности
Почему время: Directly evaluates all possibilities.
Почему космос: Uses standard local memory.
Почему время: Optimized paths reduce total operations.
Почему космос: May trade memory for speed.
Оптимизированный код Python для решения
Оптимизированный код Python для решения
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 resКод грубой силы (спойлер защищен)
Код грубой силы (спойлер защищен)
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
Standard Greedy problem properties apply.
Связанные вопросы
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Рекомендуемые ресурсы Python
Расширьте свои знания с помощью соответствующих интерактивных руководств, шпаргалок и сравнений кода.
Генераторы Python
Узнайте, как использовать генераторы Python и операторы доходности для обработки огромных наборов данных с минимальным потреблением памяти. Главные выражения-генераторы.
Как преобразовать строку в Int в Python
Узнайте, как преобразовать строку в целое число в Python с помощью функции int(). Безопасно обрабатывайте ошибки и преобразуйте числа из двоичного, восьмеричного или шестнадцатеричного формата.
Шпаргалка по форматированию DateTime в Python
Узнайте, как анализировать и форматировать дату и время в Python, используя datetime, strftime и strptime.
Декораторы Python и шаблоны проектирования декораторов: ключевые различия
Сравните декораторы Python и классический шаблон проектирования декораторов. Поймите разницу между переносом функций во время определения и динамической композицией объектов во время выполнения с помощью исполняемого кода.