LeetCode 1665. 完成所有任务的最少初始能量（贪心）

文章目录

- 1. 题目
- 2. 解题

1. 题目

给你一个任务数组 tasks ，其中 tasks[i] = [actuali, minimumi] ：

actuali 是完成第 i 个任务 需要耗费 的实际能量。
minimumi 是开始第 i 个任务前需要达到的最低能量。

比方说，如果任务为 [10, 12] 且你当前的能量为 11 ，那么你不能开始这个任务。
如果你当前的能量为 13 ，你可以完成这个任务，且完成它后剩余能量为 3 。

你可以按照 任意顺序 完成任务。

请你返回完成所有任务的最少初始能量。

示例 1：
输入：tasks = [[1,2],[2,4],[4,8]]
输出：8
解释：
一开始有 8 能量，我们按照如下顺序完成任务：- 完成第 3 个任务，剩余能量为 8 - 4 = 4 。- 完成第 2 个任务，剩余能量为 4 - 2 = 2 。- 完成第 1 个任务，剩余能量为 2 - 1 = 1 。
注意到尽管我们有能量剩余，但是如果一开始只有 7 能量是不能完成所有任务的，因为我们无法开始第 3 个任务。示例 2：
输入：tasks = [[1,3],[2,4],[10,11],[10,12],[8,9]]
输出：32
解释：
一开始有 32 能量，我们按照如下顺序完成任务：- 完成第 1 个任务，剩余能量为 32 - 1 = 31 。- 完成第 2 个任务，剩余能量为 31 - 2 = 29 。- 完成第 3 个任务，剩余能量为 29 - 10 = 19 。- 完成第 4 个任务，剩余能量为 19 - 10 = 9 。- 完成第 5 个任务，剩余能量为 9 - 8 = 1 。示例 3：
输入：tasks = [[1,7],[2,8],[3,9],[4,10],[5,11],[6,12]]
输出：27
解释：
一开始有 27 能量，我们按照如下顺序完成任务：- 完成第 5 个任务，剩余能量为 27 - 5 = 22 。- 完成第 2 个任务，剩余能量为 22 - 2 = 20 。- 完成第 3 个任务，剩余能量为 20 - 3 = 17 。- 完成第 1 个任务，剩余能量为 17 - 1 = 16 。- 完成第 4 个任务，剩余能量为 16 - 4 = 12 。- 完成第 6 个任务，剩余能量为 12 - 6 = 6 。提示：
1 <= tasks.length <= 10^5
1 <= actuali <= minimumi <= 10^4

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-initial-energy-to-finish-tasks
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2. 解题

差值大的优先满足

class Solution {
public:int minimumEffort(vector<vector<int>>& tasks) {sort(tasks.begin(), tasks.end(),[](auto&a, auto&b) {return a[1]-a[0] > b[1]-b[0];//差值大的优先});int val = 0, delta = 0, sum = 0;for(int i = 0; i < tasks.size(); ++i) sum += tasks[i][0];//所有最少需要的消耗int s = sum;for(int i = 0; i < tasks.size(); ++i) {if(s-tasks[i][1] < 0){	//不能开启任务delta += tasks[i][1]-s;//需要增加体力s += tasks[i][1]-s;//增加体力}s -= tasks[i][0];//做任务消耗体力了}return sum+delta;}
};

988 ms 91.3 MB

优化一下

class Solution {
public:int minimumEffort(vector<vector<int>>& tasks) {sort(tasks.begin(), tasks.end(),[](auto&a, auto&b) {return a[1]-a[0] > b[1]-b[0];//差值大的优先});int val = 0, presum = 0;for(int i = 0; i < tasks.size(); ++i) {val = max(val, presum+tasks[i][1]);presum += tasks[i][0];//前缀最小消耗}return val;}
};