[leetcode/lintcode 题解] 阿里算法面试真题:高效作业处理服务

简介: [leetcode/lintcode 题解] 阿里算法面试真题:高效作业处理服务

描述
Twitter正在测试一种名为Pigeon的新工作处理服务。
Pigeon处理任何任务的时间是任务实际持续时间的两倍,并且每个任务都有一个权重。 此外,Pigeon在一个小时内只能服务一个有限的持续时间(最大运行时间)。
给定Pigon服务的最大运行时间,任务的实际运行时间和权重,确定Pigon服务在一小时内可以实现的最大总权重。
输入包括以下参数:

  • n: 任务数量
  • weights: 每个任务的权重
  • tasks: 每个任务实际持续时间
  • p: Pigeon一小时的最大运行时间
  • 1≤n≤10^3
  • 1≤weights[i]≤10^6
  • 1≤tasks[i]≤100
  • 1≤p≤10^3

每个任务只能被执行一次。

在线评测地址:领扣题库官网

样例1
输入:
4
[2,4,4,5]
[2,2,3,4]
15
输出: 
10
说明:
你可以运行0、1、2号任务,将花费2 * (2 + 2 + 3) = 14 分钟并获得 2 + 4 + 4 = 10 权重。
样例2
输入:
3
[3,2,2]
[3,2,2]
9
输出: 
4
说明:
你可以运行1、2号任务,将花费2 * (2 + 2) = 8 分钟并获得 2 + 2 = 4 权重。

考虑01背包进行求解,将p除2是总容量,每个人物的时间是他需要的容量,价值为权重
代码

public class Solution {
    /**
     * @param n: the number of tasks
     * @param weights: the weight for every task
     * @param tasks: the actual duration of every task
     * @param p: maximum runtime for Pigeon in an hour
     * @return: the maximum total weight that the Pigeon service can achieve in an hour
     */
    public int maxWeight(int n, int[] weights, int[] tasks, int p) {
        // write your code here
        int[][] dp = new int[n + 1][p / 2 + 1];     
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= p / 2; j++) {
                if (j < tasks[i - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j];
                } else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i - 1][j - tasks[i - 1]] + weights[i - 1]);
                }
            }
        }

        return dp[n][p / 2];
    }
}

更多题解参考:九章官网solution

相关文章
|
27天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
阿里面试:MySQL 一个表最多 加几个索引? 6个?64个?还是多少?
阿里面试:MySQL 一个表最多 加几个索引? 6个?64个?还是多少?
阿里面试:MySQL 一个表最多 加几个索引? 6个?64个?还是多少?
|
17天前
|
SQL Java 数据库连接
阿里腾讯互联网公司校招 Java 面试题总结及答案解析
本文总结了阿里巴巴和腾讯等互联网大厂的Java校招面试题及答案,涵盖Java基础、多线程、集合框架、数据库、Spring与MyBatis框架等内容。从数据类型、面向对象特性到异常处理,从线程安全到SQL优化,再到IOC原理与MyBatis结果封装,全面梳理常见考点。通过详细解析,帮助求职者系统掌握Java核心知识,为校招做好充分准备。资源链接:[点击下载](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。
31 2
|
2月前
|
存储 算法 架构师
阿里面试:PS+PO、CMS、G1、ZGC区别在哪?什么是卡表、记忆集、联合表?问懵了,尼恩来一个 图解+秒懂+史上最全的答案
阿里面试:PS+PO、CMS、G1、ZGC区别在哪?什么是卡表、记忆集、联合表?问懵了,尼恩来一个 图解+秒懂+史上最全的答案
|
2月前
|
存储 NoSQL Redis
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 + 无锁架构 + EDA架构 + 异步日志 + 集群架构
阿里面试:Redis 为啥那么快?怎么实现的100W并发?说出了6大架构,面试官跪地: 纯内存 + 尖端结构 +  无锁架构 +  EDA架构  + 异步日志 + 集群架构
|
4月前
|
存储 SQL 算法
阿里面试:每天新增100w订单,如何的分库分表?这份答案让我当场拿了offer
例如,在一个有 10 个节点的系统中,增加一个新节点,只会影响到该新节点在哈希环上相邻的部分数据,其他大部分数据仍然可以保持在原节点,大大减少了数据迁移的工作量和对系统的影响。狠狠卷,实现 “offer自由” 很容易的, 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴, 在极度严寒/痛苦被裁的环境下, offer拿到手软, 实现真正的 “offer自由”。在 3 - 5 年的中期阶段,随着业务的稳定发展和市场份额的进一步扩大,订单数据的增长速度可能会有所放缓,但仍然会保持在每年 20% - 30% 的水平。
阿里面试:每天新增100w订单,如何的分库分表?这份答案让我当场拿了offer
|
3月前
|
算法 数据可视化 调度
基于NSGAII的的柔性作业调度优化算法MATLAB仿真,仿真输出甘特图
本程序基于NSGA-II算法实现柔性作业调度优化,适用于多目标优化场景(如最小化完工时间、延期、机器负载及能耗)。核心代码完成任务分配与甘特图绘制,支持MATLAB 2022A运行。算法通过初始化种群、遗传操作和选择策略迭代优化调度方案,最终输出包含完工时间、延期、机器负载和能耗等关键指标的可视化结果,为制造业生产计划提供科学依据。
|
4月前
|
缓存 NoSQL Java
阿里面试:DDD 落地,遇到哪些 “拦路虎”?如何破局?
为每个子领域定义限界上下文(bounded context),限界上下文是一个清晰定义了领域模型的边界的范围。在限界上下文内,领域模型的概念是一致的,但不同限界上下文之间可以有不同的模型和语言。界限上下文,基本可以对应到 落地层面的 微服务。这就是 DDD 建模和 微服务架构, 能够成为孪生兄弟、 天然统一的原因。具体的方法论和落地实操,请参考 《第34章视频 DDD学习圣经》DDD 战略设计的第一步就是统一语言,也叫通用语言(UBIQUITOUS LANGUAGE),用于定义上下文。
阿里面试:DDD 落地,遇到哪些 “拦路虎”?如何破局?
|
4月前
|
算法 NoSQL 应用服务中间件
阿里面试:10WQPS高并发,怎么限流?这份答案让我当场拿了offer
在 Nacos 的配置管理界面或通过 Nacos 的 API,创建一个名为(与配置文件中 dataId 一致)的配置项,用于存储 Sentinel 的流量控制规则。上述规则表示对名为的资源进行流量控制,QPS 阈值为 10。resource:要保护的资源名称。limitApp:来源应用,default表示所有应用。grade:限流阈值类型,1 表示 QPS 限流,0 表示线程数限流。count:限流阈值。strategy:流控模式,0 为直接模式,1 为关联模式,2 为链路模式。
阿里面试:10WQPS高并发,怎么限流?这份答案让我当场拿了offer
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容展示了一种基于粒子群优化(PSO)与时间卷积神经网络(TCN)的时间序列预测方法。通过 MATLAB2022a 实现,完整程序运行无水印,核心代码附详细中文注释及操作视频。算法利用 PSO 优化 TCN 的超参数(如卷积核大小、层数等),提升非线性时间序列预测性能。TCN 结构包含因果卷积层与残差连接,结合 LSTM 构建混合模型,经多次迭代选择最优超参数,最终实现更准确可靠的预测效果,适用于金融、气象等领域。
|
16天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密
本项目实现了一种基于Logistic Map混沌序列的数字信息加解密算法,使用MATLAB2022A开发并包含GUI操作界面。支持对文字、灰度图像、彩色图像和语音信号进行加密与解密处理。核心程序通过调整Logistic Map的参数生成伪随机密钥序列,确保加密的安全性。混沌系统的不可预测性和对初值的敏感依赖性是该算法的核心优势。示例展示了彩色图像、灰度图像、语音信号及文字信息的加解密效果,运行结果清晰准确,且完整程序输出无水印。
基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密