作业排序
“作业排序”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“作业排序”问题是贪婪部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化作业排序的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读作业排序的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
编写一个函数 job_scheduling(jobs)，它接受元组列表 jobs，其中每个元组是 (job_id, deadline, profit)。每项工作需要 1 个单位时间才能完成。找到最大利润和完成的工作数量，并将它们作为元组 (job_count, max_profit) 返回。
- •1 <= len(jobs) <= 10^4
- •1 <= deadline <= 100
- •1 <= profit <= 1000
示例
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
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
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暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
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?
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