【LeetCode笔记】621. 任务调度器(Java、桶)

文章目录

  • 题目描述
  • 代码 && 思路
      • 1. 直白的 ac 做法 O(n)、O(n)
      • 2. 桶排思想的做法 O(n)、O(n)
      • 二刷

打卡第十六天~

题目描述

  • 有点阅读题的意思,可以结合例子理解一下题干~
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

代码 && 思路

1. 直白的 ac 做法 O(n)、O(n)

  • 同样是 O(n) 复杂度,比方法2慢了不少= =,不过胜在容易想~
  • wait[i]:记录 i 的等待冷却时间
  • counts[i]:记录 i 的剩余任务数量
  • 设计思路很简单,每次都选取当前不在冷却的、数量最多的任务,没有就待命即可
class Solution {public int leastInterval(char[] tasks, int n) {// 按照顺序来,max 的先来int taskNums = tasks.length;int[] counts = new int[26];for(char c : tasks) {counts[c - 'A']++;}int[] wait = new int[26];int time = 0;while(taskNums != 0) {int index = chooseTask(counts, wait);// 不待命的情况if(index != -1) {// System.out.println("选择" + (char)('A' + index));counts[index]--;taskNums--;}else {// System.out.println("待命");}updateWait(wait, index, n);time++;}return time;}public void updateWait(int[] wait, int index, int n) {for(int i = 0; i < 26; i++) {if(wait[i] < 0) {wait[i]++;}}if(index != -1) {wait[index] = -n;}}public int chooseTask(int[] counts, int[] wait) {int index = -1;int max = Integer.MIN_VALUE;for(int i = 0; i < 26; i++) {// 未冷却,且存在的最大值if(wait[i] == 0 && counts[i] > max && counts[i] > 0) {max = counts[i];index = i;}}return index;}
}

2. 桶排思想的做法 O(n)、O(n)

  • 参考了这篇题解的做法
  • 步骤一:counts[ ] 记录各个任务的数量,维护最多任务数 maxTimes
  • 步骤二:找到拥有 maxTiems 的任务种类数 maxTaskCounts
  • 步骤三:根据公式计算结果:(maxTimes - 1) * (n + 1) + maxTaskCounts,如果公式结果小于 tasks.length,则选 tasks.length,否则选公式结果。
  • 原理相关:直接看上面链接的题解吧,结合图片方便理解,我这里就不误人子弟了= =
  • 关键点:
    1. 步骤三对应两种情况:有待命、无待命。
    2. 最后一趟无需再等待 n
class Solution {public int leastInterval(char[] tasks, int n) {// 桶排思想// 1. 先找到 maxTimesint maxTimes = 0;int[] counts = new int[26];for(char c : tasks) {counts[c - 'A']++;maxTimes = Math.max(maxTimes, counts[c - 'A']);}// 2. 找到并列 maxTimes 的字符数 maxTaskCountsint maxTaskCounts = 0;for(int num : counts) {if(num == maxTimes) {maxTaskCounts++;}}// 3. 返回 task.length || (maxTimes - 1) * (n + 1) + maxTaskCountsreturn Math.max(tasks.length, (maxTimes - 1) * (n + 1) + maxTaskCounts);}
}

二刷

  • 诶嘿,二刷终于是有了更好理解了,对于最后一行的return:
    1. 如果说数量足够多,那么就相当于无空闲时间,直接取最大的 task.length 即可
    2. 如果说数量不够,那么 length 铁定不能取,同时也肯定小于有空闲公式的值。
    3. 因此总的来说,得 max !
class Solution {public int leastInterval(char[] tasks, int n) {int maxRow = 0;int[] counts = new int[26];for(char c : tasks) {counts[c - 'A']++;maxRow = Math.max(counts[c - 'A'], maxRow);}int maxCol = 0;for(int element : counts) {if(element == maxRow) {maxCol++;}}return Math.max(tasks.length, (maxRow - 1) * (n + 1) + maxCol);}
}

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