1235. 规划兼职工作

一、题目

你打算利用空闲时间来做兼职工作赚些零花钱。

这里有 n 份兼职工作，每份工作预计从 startTime[i] 开始到 endTime[i] 结束，报酬为 profit[i]。

给你一份兼职工作表，包含开始时间 startTime，结束时间 endTime 和预计报酬 profit 三个数组，请你计算并返回可以获得的最大报酬。

注意，时间上出现重叠的 2 份工作不能同时进行。

如果你选择的工作在时间 X 结束，那么你可以立刻进行在时间 X 开始的下一份工作。

二、思路

f[i]=max(f[i-1],f[starTime[j]]+profit[j]);

三、代码

class Solution {
public:
    int jobScheduling(vector<int> &startTime, vector<int> &endTime, vector<int> &profit) {
        int n = startTime.size();
        vector<vector<int>> jobs(n);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            jobs[i] = {startTime[i], endTime[i], profit[i]};
        }
        sort(jobs.begin(), jobs.end(), [](const vector<int> &job1, const vector<int> &job2) -> bool {
            return job1[1] < job2[1];
        });
        vector<int> dp(n + 1);
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            int k = upper_bound(jobs.begin(), jobs.begin() + i - 1, jobs[i - 1][0], [&](int st, const vector<int> &job) -> bool {
                return st < job[1];
            }) - jobs.begin();
            dp[i] = max(dp[i - 1], dp[k] + jobs[i - 1][2]);
        }
        return dp[n];
    }
};

四、分析

复杂度分析

时间复杂度：O(nlog⁡n)，其中 nnn 是兼职工作的数量。排序需要 O(nlog⁡n)，遍历 + 二分查找需要 O(nlog⁡n)，因此总时间复杂度为 O(nlog⁡n)O(n \log n)O(nlogn。

空间复杂度：O(n)。需要 O(n) 的空间来保存 dp。