跳转至

1199. 建造街区的最短时间 🔒

题目描述

你是个城市规划工作者,手里负责管辖一系列的街区。在这个街区列表中 blocks[i] = t 意味着第  i 个街区需要 t 个单位的时间来建造。

由于一个街区只能由一个工人来完成建造。

所以,一个工人要么需要再召唤一个工人(工人数增加 1);要么建造完一个街区后回家。这两个决定都需要花费一定的时间。

一个工人再召唤一个工人所花费的时间由整数 split 给出。

注意:如果两个工人同时召唤别的工人,那么他们的行为是并行的,所以时间花费仍然是 split

最开始的时候只有 一个 工人,请你最后输出建造完所有街区所需要的最少时间。

 

示例 1:

输入:blocks = [1], split = 1
输出:1
解释:我们使用 1 个工人在 1 个时间单位内来建完 1 个街区。

示例 2:

输入:blocks = [1,2], split = 5
输出:7
解释:我们用 5 个时间单位将这个工人分裂为 2 个工人,然后指派每个工人分别去建造街区,从而时间花费为 5 + max(1, 2) = 7

示例 3:

输入:blocks = [1,2,3], split = 1
输出:4
解释:
将 1 个工人分裂为 2 个工人,然后指派第一个工人去建造最后一个街区,并将第二个工人分裂为 2 个工人。
然后,用这两个未分派的工人分别去建造前两个街区。
时间花费为 1 + max(3, 1 + max(1, 2)) = 4

 

提示:

  1. 1 <= blocks.length <= 1000
  2. 1 <= blocks[i] <= 10^5
  3. 1 <= split <= 100

解法

方法一:贪心 + 优先队列(小根堆)

先考虑只有一个街区的情况,此时不需要分裂工人,直接让他去建造街区,时间花费为 $block[0]$。

如果有两个街区,此时需要把工人分裂为两个,然后让他们分别去建造街区,时间花费为 $split + \max(block[0], block[1])$。

如果有超过两个街区,此时每一步都需要考虑将几个工人进行分裂,正向思维不好处理。

我们不妨采用逆向思维,不分裂工人,而是将街区进行合并。我们选取任意两个街区 $i$, $j$ 进行合并,建造一个新的街区的时间为 $split + \max(block[i], block[j])$。

为了让耗时长的街区尽可能少参与到合并中,我们可以每次贪心地选取耗时最小的两个街区进行合并。因此,我们可以维护一个小根堆,每次取出最小的两个街区进行合并,直到只剩下一个街区。最后剩下的这个街区的建造时间就是答案。

时间复杂度 $O(n \times \log n)$,空间复杂度 $O(n)$。其中 $n$ 为街区的数量。

1
2
3
4
5
6
7
class Solution:
    def minBuildTime(self, blocks: List[int], split: int) -> int:
        heapify(blocks)
        while len(blocks) > 1:
            heappop(blocks)
            heappush(blocks, heappop(blocks) + split)
        return blocks[0]
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
class Solution {
    public int minBuildTime(int[] blocks, int split) {
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>();
        for (int x : blocks) {
            q.offer(x);
        }
        while (q.size() > 1) {
            q.poll();
            q.offer(q.poll() + split);
        }
        return q.poll();
    }
}
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
class Solution {
public:
    int minBuildTime(vector<int>& blocks, int split) {
        priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;
        for (int v : blocks) pq.push(v);
        while (pq.size() > 1) {
            pq.pop();
            int x = pq.top();
            pq.pop();
            pq.push(x + split);
        }
        return pq.top();
    }
};
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
func minBuildTime(blocks []int, split int) int {
    q := hp{}
    for _, v := range blocks {
        heap.Push(&q, v)
    }
    for q.Len() > 1 {
        heap.Pop(&q)
        heap.Push(&q, heap.Pop(&q).(int)+split)
    }
    return q.IntSlice[0]
}

type hp struct{ sort.IntSlice }

func (h *hp) Push(v any) { h.IntSlice = append(h.IntSlice, v.(int)) }
func (h *hp) Pop() any {
    a := h.IntSlice
    v := a[len(a)-1]
    h.IntSlice = a[:len(a)-1]
    return v
}
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
function minBuildTime(blocks: number[], split: number): number {
    const pq = new MinPriorityQueue();
    for (const x of blocks) {
        pq.enqueue(x);
    }
    while (pq.size() > 1) {
        pq.dequeue()!;
        pq.enqueue(pq.dequeue()!.element + split);
    }
    return pq.dequeue()!.element;
}
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
use std::collections::BinaryHeap;
use std::cmp::Reverse;

impl Solution {
    pub fn min_build_time(blocks: Vec<i32>, split: i32) -> i32 {
        let mut pq = BinaryHeap::new();

        for x in blocks {
            pq.push(Reverse(x));
        }

        while pq.len() > 1 {
            pq.pop();
            let new_element = pq.pop().unwrap().0 + split;
            pq.push(Reverse(new_element));
        }

        pq.pop().unwrap().0
    }
}

评论