2023-05-18:有 n 名工人。 给定两个数组 quality 和 wage , 其中,quality[i] 表示第 i 名工人的工作质量,其最低期望工资为 wage[i] 。 现在我们想雇佣

2023-05-18:有 n 名工人。 给定两个数组 quality 和 wage ,

其中,quality[i] 表示第 i 名工人的工作质量,其最低期望工资为 wage[i] 。

现在我们想雇佣 k 名工人组成一个工资组。在雇佣 一组 k 名工人时,

我们必须按照下述规则向他们支付工资:

对工资组中的每名工人,应当按其工作质量与同组其他工人的工作质量的比例来支付工资。

工资组中的每名工人至少应当得到他们的最低期望工资。

给定整数 k ,返回 组成满足上述条件的付费群体所需的最小金额。

输入: quality = [10,20,5], wage = [70,50,30], k = 2。

输出: 105.00000。

答案2023-05-18:

解题步骤:

1.构造 Employee 结构体,存储每个员工的工作质量和垃圾系数(wage / quality)。

2.按照垃圾系数从小到大对所有员工进行排序。

3.维护一个大小为 k 的小根堆,表示当前最低期望工资组中的 k 名工人的工作质量。

4.遍历所有员工,如果堆未满,则将该员工加入堆中并更新最低期望工资。如果堆已满,则检查当前员工能否替换堆顶元素,如果可以,则弹出堆顶元素并将当前员工入堆,更新最低期望工资。

5.最终返回最低期望工资即可。

注意事项:

  • 使用 golang 内置的 container/heap 库来实现小根堆。

  • 在比较垃圾系数大小时,需要使用小于等于号,因为可能存在两个员工的垃圾系数完全相等的情况。

时间复杂度:排序所需的时间为 O(nlogn),遍历员工数组时每个员工会入堆一次,出堆一次,即共进行了 2n 次操作,而小根堆的插入和弹出操作时间复杂度均为 O(logk),因此总时间复杂度为 O(nlogn + nlogk)。

空间复杂度:除给定数组外,我们还需要构造 Employee 结构体,以及维护大小为 k 的小根堆,因此需要额外使用 O(n) 空间来存储结构体数组,并且在堆满时可能需要对堆进行调整,最多需要 O(k) 的额外空间。因此总空间复杂度为 O(n + k)。

go完整代码如下:

package main

import (
	"container/heap"
	"fmt"
	"sort"
)

type Employee struct {
	RubbishDegree float64
	Quality       int
}

func NewEmployee(w, q int) Employee {
	return Employee{RubbishDegree: float64(w) / float64(q), Quality: q}
}

type EmployeeHeap []int

func (h EmployeeHeap) Len() int            { return len(h) }
func (h EmployeeHeap) Less(i, j int) bool  { return h[i] > h[j] }
func (h EmployeeHeap) Swap(i, j int)       { h[i], h[j] = h[j], h[i] }
func (h *EmployeeHeap) Push(x interface{}) { *h = append(*h, x.(int)) }
func (h *EmployeeHeap) Pop() interface{} {
	n := len(*h)
	x := (*h)[n-1]
	*h = (*h)[:n-1]
	return x
}

func min(a, b float64) float64 {
	if a < b {
		return a
	}
	return b
}

func mincostToHireWorkers(quality []int, wage []int, k int) float64 {
	n := len(quality)
	employees := make([]Employee, n)
	for i := range quality {
		employees[i] = NewEmployee(wage[i], quality[i])
	}
	sort.Slice(employees, func(i, j int) bool {
		return employees[i].RubbishDegree <= employees[j].RubbishDegree
	})
	minTops := &EmployeeHeap{}
	heap.Init(minTops)
	ans, qualitySum := 1e9, 0
	for i := 0; i < n; i++ {
		curQuality := employees[i].Quality
		if minTops.Len() < k { // 堆没满
			qualitySum += curQuality
			heap.Push(minTops, curQuality)
			if minTops.Len() == k {
				ans = min(ans, float64(qualitySum)*employees[i].RubbishDegree)
			}
		} else { // 来到当前员工的时候,堆是满的!
			// 当前员工的能力,可以把堆顶干掉,自己进来!
			if top := (*minTops)[0]; top > curQuality {
				heap.Pop(minTops)
				qualitySum += curQuality - top
				heap.Push(minTops, curQuality)
				ans = min(ans, float64(qualitySum)*employees[i].RubbishDegree)
			}
		}
	}
	return ans
}

func main() {
	quality := []int{10, 20, 5}
	wage := []int{70, 50, 30}
	k := 2
	result := mincostToHireWorkers(quality, wage, k)
	fmt.Println(result)
}

在这里插入图片描述

rust完整代码如下:

struct Employee {
    rubbish_degree: f64,
    quality: i32,
}

impl Employee {
    fn new(w: i32, q: i32) -> Self {
        let rubbish_degree = w as f64 / q as f64;
        Self {
            rubbish_degree,
            quality: q,
        }
    }
}

fn mincost_to_hire_workers(quality: Vec<i32>, wage: Vec<i32>, k: i32) -> f64 {
    let n = quality.len();
    let mut employees = Vec::with_capacity(n);
    for i in 0..n {
        employees.push(Employee::new(wage[i], quality[i]));
    }
    // 只根据垃圾指数排序
    // 要价 / 能力
    employees.sort_by(|a, b| a.rubbish_degree.partial_cmp(&b.rubbish_degree).unwrap());
    // 请维持力量最小的前K个力量
    // 大根堆!门槛堆!
    let mut min_tops = std::collections::BinaryHeap::new();
    let mut ans = std::f64::MAX;
    let mut quality_sum = 0;
    for i in 0..n {
        // i : 依次所有员工的下标
        // quality_sum : 进入堆的力量总和!
        // cur_quality当前能力
        let cur_quality = employees[i].quality;
        if min_tops.len() < k as usize {
            // 堆没满
            quality_sum += cur_quality;
            min_tops.push(cur_quality);
            if min_tops.len() == k as usize {
                ans = ans.min(quality_sum as f64 * employees[i].rubbish_degree);
            }
        } else {
            // 来到当前员工的时候,堆是满的!
            // 当前员工的能力,可以把堆顶干掉,自己进来!
            if let Some(top) = min_tops.peek() {
                if *top > cur_quality {
                    quality_sum += cur_quality - min_tops.pop().unwrap();
                    min_tops.push(cur_quality);
                    ans = ans.min(quality_sum as f64 * employees[i].rubbish_degree);
                }
            }
        }
    }
    ans
}

fn main() {
    let quality = vec![10, 20, 5];
    let wage = vec![70, 50, 30];
    let k = 2;
    let result = mincost_to_hire_workers(quality, wage, k);
    println!("{}", result);
}

在这里插入图片描述

c完整代码如下:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>

typedef struct Employee {
    double rubbishDegree;
    int quality;
} Employee;

int cmp(const void* a, const void* b) {
    Employee* pa = (Employee*)a;
    Employee* pb = (Employee*)b;
    if (pa->rubbishDegree < pb->rubbishDegree) {
        return -1;
    }
    else if (pa->rubbishDegree > pb->rubbishDegree) {
        return 1;
    }
    else {
        return 0;
    }
}

double mincostToHireWorkers(int* quality, int qualitySize, int* wage, int wageSize, int k) {
    int n = qualitySize;
    Employee* employees = (Employee*)malloc(n * sizeof(Employee));
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        employees[i].quality = quality[i];
        employees[i].rubbishDegree = (double)wage[i] / (double)quality[i];
    }
    qsort(employees, n, sizeof(Employee), cmp);
    int* minTops = (int*)malloc(k * sizeof(int));
    int topIndex = -1;
    double ans = INT_MAX;
    int qualitySum = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int curQuality = employees[i].quality;
        if (topIndex < k - 1) {
            qualitySum += curQuality;
            minTops[++topIndex] = curQuality;
            if (topIndex == k - 1) {
                ans = qualitySum * employees[i].rubbishDegree;
            }
        }
        else {
            if (minTops[0] > curQuality) {
                qualitySum += curQuality - minTops[0];
                minTops[0] = curQuality;
                ans = qualitySum * employees[i].rubbishDegree;
                // 调整,使堆继续保持最小堆的性质
                for (int j = 0; j < k - 1; j++) {
                    if (minTops[j] > minTops[j + 1]) {
                        int tmp = minTops[j];
                        minTops[j] = minTops[j + 1];
                        minTops[j + 1] = tmp;
                    }
                    else {
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }
    free(employees);
    free(minTops);
    return ans;
}

int main() {
    int quality[] = { 10,20,5 };
    int wage[] = { 70,50,30 };
    int k = 2;
    double result = mincostToHireWorkers(quality, sizeof(quality) / sizeof(int), wage, sizeof(wage) / sizeof(int), k);
    printf("%lf\n", result); 
    return 0;
}

在这里插入图片描述

c++完整代码如下:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <algorithm>
#include <limits>

using namespace std;

struct Employee {
    double rubbishDegree;
    int quality;
    Employee() = default;
    Employee(int w, int q) : rubbishDegree(static_cast<double>(w) / static_cast<double>(q)), quality(q) {}
    bool operator<(const Employee& other) const {
        return rubbishDegree < other.rubbishDegree;
    }
};

double mincostToHireWorkers(vector<int>& quality, vector<int>& wage, int k) {
    int n = quality.size();
    vector<Employee> employees(n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        employees[i] = Employee(wage[i], quality[i]);
    }
    // 只根据垃圾指数排序
    sort(employees.begin(), employees.end());
    // 请维持力量最小的前K个力量
    // 大根堆!门槛堆!
    priority_queue<int> minTops;
    double ans = numeric_limits<double>::max();
    for (int i = 0, qualitySum = 0; i < n; i++) {
        // i : 依次所有员工的下标
        // qualitySum : 进入堆的力量总和!
        // curQuality当前能力
        int curQuality = employees[i].quality;
        if (minTops.size() < k) { // 堆没满
            qualitySum += curQuality;
            minTops.push(curQuality);
            if (minTops.size() == k) {
                ans = min(ans, qualitySum * employees[i].rubbishDegree);
            }
        }
        else { // 来到当前员工的时候,堆是满的!
            // 当前员工的能力,可以把堆顶干掉,自己进来!
            if (minTops.top() > curQuality) {
                //              qualitySum -= minTops.top();
                //              qualitySum += curQuality;
                //              minTops.pop();
                //              minTops.push(curQuality);
                qualitySum += curQuality - minTops.top();
                minTops.pop();
                minTops.push(curQuality);
                ans = min(ans, qualitySum * employees[i].rubbishDegree);
            }
        }
    }
    return ans;
}

int main() {
    vector<int> quality = { 10, 20, 5 };
    vector<int> wage = { 70, 50, 30 };
    int k = 2;
    double result = mincostToHireWorkers(quality, wage, k);
    cout << result << endl; // 105
    return 0;
}

在这里插入图片描述

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    文章目录概述应用场景对比应用Python的场景应用R的场景数据流编程对比参数传递数据传输与解析基本数据结构MapReduce矩阵操作数据框操作数据流编程对比的示例数据可视化对比绘制相关性散点图绘制聚类效果图速度对比结论参考资料概述在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析(DataAnalysis),也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(DataBuilding),也就是B型数据科学。从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL>>R>>Python>>Scala在实际工作中,对于小数据集的简单分析来说,使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时,我们就需要转移到Python和R上。在确定工程实施和大数据集操作时,我们就需要依赖Scala的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。Scala和Excel是两个极端,对于大多数创业公司而言,我们没有足够多的人手来实现专业化的分工,更多情况下,我们会在Python和R上花费更多的时间同时完成数

  • 基于 KIF 的 iOS UI 自动化测试和持续集成

    客户端UI自动化测试是大多数测试团队的研究重点,本文介绍猫眼测试团队在猫眼iOS客户端实践的基于KIF的UI自动化测试和持续集成过程。测试框架的选择iOSUI自动化测试框架有不少,其中UIAutomation是Apple早期提供的UI自动化测试解决方法,用JavaScript编写测试脚本,通过标签和值的可访问性获得UI元素,来完成相应的交互操作。一些第三方UI解决方案以UIAutomation为基础,对其进行补充和优化,包括扩展型UIAutomation和驱动型UIAutomation。扩展型UIAutomation采用JavaScript扩展库方法提高UIAutomation的易用性,常见的框架有TuneupJs、ynm3k。驱动型UIAutomation在自动化测试底层使用了UIAutomation库,通过TCP等通信方式驱动UIAutomation来完成自动化测试。这种方式下,编辑脚本的语言不再局限于JavaScript。常见的框架有iOSDriver、Appium。还有一些其他的第三方解决方案,常见的框架类型有私有API型和注入编译型。私有API型框架直接使用Apple私有AP

  • Kubernetes有状态应用迁移实录

    无状态改造是应用微服务改造的前提,K8s成为承载现代应用架构的主流平台,并成为了事实标准,它的基础设施管理可以委托给云供应商,因能按需扩展等特性,从而吸引了高性能计算(HPC)社区的关注。容器上云通常被设计成无状态或短期任务,通常情况下,为了使容器无状态,数据通常被存储于持久战化存储中,如数据库、redis、对象存储等。文|zouyee编辑|zouyee接受范围|重度当然,也存在一些有状态的应用-如数据库、分析、机器学习(ML)和深度学习(DL)应用中存储或处理数据的应用,对于这类任务来说数据是必不可少的。HPC工作负载通常是长期运行且有状态的,像模拟或优化问题的工作负载通常将数据保存在内存中,磁盘上的checkpoint或者备份数据通常不是实时的。内存的峰值可能导致内存oom,从而导致pods被杀死。最糟糕的结果是完全丢失几个小时、几天的计算数据。为了避免这种情况发生,一旦出现pod故障,最好能够自动将有状态的pod迁移到另一个节点上。容器checkpoint提供的功能是对运行中的容器进行快照,被检查的容器可以被转移到另一个节点。Kubernetes采用了抢占的方式,在资源紧张的情况

  • 腾讯云应用云渲染购买并发包

    一路并发支持一个用户同时访问,即如果您的业务希望100人同时在线,需要购买100路并发来支持业务运行。n并发包是一批并发的集合,按照您的购买行为会将单次购买的并发作为一个并发包来进行管理。操作步骤1.进入应用云渲染控制台。2.单击左侧导航栏的并发管理,在项目管理页面中单击购买并发包。n3.购买页面下进行如下配置:n配置项说明选择并发所属项目按照您的业务需求选择并发包所属项目,可先选择待分配,后续在项目管理页面或并发管理页面进行并发分配选择计费模式目前应用云渲染并发支持包年包月和包天两种预付费模式。更多相关说明请参见计费说明。指定区域应用云渲染并发支持包括国内/北美大区使用,不同大区之间跨区调度会严重影响操作体验,所以请根据您的业务需要选择一个云游戏并发最多只能同时支持一个玩家运行游戏,请根据您在不同地区的用户数量和潜在用户分布来选择不同地域的并云端游并发发数量,以便您的用户能够得到最好的云游戏体验。更多详情,请参见云游戏并发所属地域。选择并发类型购买应用云渲染并发时,根据项目所指定的并发规格来进行选择,如果已选择所属项目,则已指定对应的规格选择购买数量根据您的业务需要选择购买的

  • 【Spring 3.x企业实用开发实战】

    有关Spring的介绍这里就不赘述了,主要是学习了陈雄华版的《Spring3.x企业应用开发实战》并做了一点笔记,以助于后期的回顾和复习。   废话不多说,直接进入主题,以下所有代码基于《Spring3.x企业应用开发实战》一书,可能有些部分加了自己在学习过程中的一点总结和尝试。   原书的Spring版本是3.0.5,我在学习的过程中使用的是3.2.4版本,并在Tomcat6.0和WebLogic10.3.6上运行,有些地方可能与原书不同。使用的环境是MyEclipse10和J2EE6.0.   一、入门实例   1、实例的架构层次   以持久层、业务层和展现层进行组织的!实现一个用户登录实例。Stepbystep.对于这个实例,大家应该都很熟悉了,就不用多讲了,直接来写程序吧。   持久层:UserDao和LoginLogDao一般情况下是跟数据库中的table是一一对应的。   业务层:UserService.   展现层:LoginController、LoginCommand和两个JSP(login.jsp和main.jsp)页面。   2、所需Jar包   在WebLog

  • 多线程传递对象造成的数据脏读

    当从子线程传递object实例引用到handler,再通过handler传给主线程时会出现数据状态变更回调多次的情况 原因:1.多线程操作这个object对象,当主线程拿到这个对象时,可能被子线程改值了 2.每一次handler发消息不是立刻发送的,而是存放在消息队列中,如果消息队列没有及时处理,引用对象变化也会导致数据脏读 解决方案: 1.在handler.sendMessage后sleep一段时间(10ms),可以保证消息发送后主线程及时收到 2.减少handler发送消息的次数,比如限制两次消息发送最小时间间隔1s

  • 关于垃圾回收

    c#中CLR单独启用线程,使用的算法MarkSweep,循环堆里的对象,发现对象没有引用就删掉 回收机制只能删除托管对象(new出来在堆里的对象) 什么时候回收也不清楚 不能自动删除非托管对象 所以类似于流 数据库这样的对象使用完后要手动释放 使用using或者 Dispose 强行回收 GC.Collect();

  • Labview | 条件结构之枚举型数据

    设计步骤 控件加入;枚举型控件位于控件选板的“控件-新式-下拉列表与枚举-枚举”在控件的右键快捷菜单中选择“编辑项”,在对话框中插入“不及格”、“合格”、“良好”、“优秀”四项,并单击“确定”按钮,退出对话框,并将枚举控件的标签改成“等级”。随后,加入条件结构,并对各条件分支进行赋值,如下动图所演示: 最终效果 最终的效果如下动图所演示: 往期内容 Labview|条件结构之布尔数据 程序下载 Labview|条件结构之枚举数据—程序下载 欢迎关注更多与Labview相关的内容····· 复制

  • sql模糊查询

    参考:https://www.cnblogs.com/GT_Andy/archive/2009/12/25/1921914.html   SQL模糊查询,使用like比较关键字,加上SQL里的通配符,请参考以下:1、LIKE'Mc%'将搜索以字母Mc开头的所有字符串(如McBadden)。2、LIKE'%inger'将搜索以字母inger结尾的所有字符串(如Ringer、Stringer)。3、LIKE'%en%'将搜索在任何位置包含字母en的所有字符串(如Bennet、Green、McBadden)。4、LIKE'_heryl'将搜索以字母heryl结尾的所有六个字母的名称(如Cheryl、Sheryl)。5、LIKE'[CK]ars[eo]n'将搜索下列字符串:Carsen、Karsen、Carson和Karson(如Carson)。6、LIKE'[M-Z]inger'将搜索以字符串inger结尾、以从M到Z的任何单个字母开头的所有名称(如Ringer)。7、LIKE'M[^c]%'将搜索以字母M开头,并且第二个字母不是c的所有名称(如MacFeather)。  

  • 开学第一课

    大家好,我是吴丽红,来自软件工程(1)班。通过这门课程,我希望能学到一些技术性的知识,为以后找工作奠定基础。对于学习时间计划,一开始是上课时间加当天的课后练习时间,之后应该会慢慢把学习时间增加上去。

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