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[技术交流] C++刷LeetCode(1335. 工作计划的最低难度)【动态规划】

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发表于 2021-1-7 13:17:08 | 显示全部楼层 |阅读模式

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题目描述:
  1. 你需要制定一份&#160;d&#160;天的工作计划表。工作之间存在依赖,要想执行第&#160;i&#160;项工作,你必须完成全部&#160;j&#160;项工作(&#160;0 <= j < i)。

  2. 你每天 至少&#160;需要完成一项任务。工作计划的总难度是这&#160;d&#160;天每一天的难度之和,而一天的工作难度是当天应该完成工作的最大难度。

  3. 给你一个整数数组&#160;jobDifficulty&#160;和一个整数&#160;d,分别代表工作难度和需要计划的天数。第&#160;i&#160;项工作的难度是&#160;jobDifficulty[i]。

  4. 返回整个工作计划的 最小难度 。如果无法制定工作计划,则返回&#160;-1&#160;。

  5. &#160;

  6. 示例 1:



  7. 输入:jobDifficulty = [6,5,4,3,2,1], d = 2
  8. 输出:7
  9. 解释:第一天,您可以完成前 5 项工作,总难度 = 6.
  10. 第二天,您可以完成最后一项工作,总难度 = 1.
  11. 计划表的难度 = 6 + 1 = 7
  12. 示例 2:

  13. 输入:jobDifficulty = [9,9,9], d = 4
  14. 输出:-1
  15. 解释:就算你每天完成一项工作,仍然有一天是空闲的,你无法制定一份能够满足既定工作时间的计划表。
  16. 示例 3:

  17. 输入:jobDifficulty = [1,1,1], d = 3
  18. 输出:3
  19. 解释:工作计划为每天一项工作,总难度为 3 。
  20. 示例 4:

  21. 输入:jobDifficulty = [7,1,7,1,7,1], d = 3
  22. 输出:15
  23. 示例 5:

  24. 输入:jobDifficulty = [11,111,22,222,33,333,44,444], d = 6
  25. 输出:843
  26. &#160;

  27. 提示:

  28. 1 <= jobDifficulty.length <= 300
  29. 0 <=&#160;jobDifficulty[i] <= 1000
  30. 1 <= d <= 10

  31. 来源:力扣(LeetCode)
  32. 链接:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-difficulty-of-a-job-schedule
  33. 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
复制代码


  1. class Solution {
  2. public:
  3.     int minDifficulty(vector<int>& jobDifficulty, int d) {
  4.         int len = jobDifficulty.size();
  5.         if(len < d)return -1;
  6.         vector<vector<int> >dp(len, vector<int>(d, INT_MAX));
  7.         //初始化
  8.         int temp = INT_MIN;
  9.         for(int i = 0; i < len; i++){
  10.             temp = max(jobDifficulty[i], temp);
  11.             dp[i][0] = temp;
  12.         }
  13.         //动态规划
  14.         for(int j = 1; j < d; j++){
  15.             for(int i = j; i < len; i++){//此处注意
  16.                 int max_diff = jobDifficulty[i];
  17.                 for(int k = i-1; k >= j-1; k--){//此处注意
  18.                     max_diff = max(max_diff, jobDifficulty[k+1]);//第一个从i开始,此处注意
  19.                     dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[k][j-1] + max_diff);
  20.                 }
  21.             }
  22.         }
  23.         return dp[len-1][d-1];
  24.     }
  25. };
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