README.md

规划兼职工作

难度：困难

https://leetcode.cn/problems/maximum-profit-in-job-scheduling/

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。

 

示例 1：

输入：startTime = [1,2,3,3], endTime = [3,4,5,6], profit = [50,10,40,70]
输出：120
解释：
我们选出第 1 份和第 4 份工作， 
时间范围是 [1-3]+[3-6]，共获得报酬 120 = 50 + 70。

示例 2：

输入：startTime = [1,2,3,4,6], endTime = [3,5,10,6,9], profit = [20,20,100,70,60]
输出：150
解释：
我们选择第 1，4，5 份工作。 
共获得报酬 150 = 20 + 70 + 60。

示例 3：

输入：startTime = [1,1,1], endTime = [2,3,4], profit = [5,6,4]
输出：6

解题

/**
 * 动态规划 + 二分查找
 * @desc 时间复杂度 O(NlogN)  空间复杂度 O（N
 * @param startTime
 * @param endTime
 * @param profit
 * @returns
 */
export function jobScheduling(startTime: number[], endTime: number[], profit: number[]): number {
  const n = startTime.length
  const jobs = new Array(n).fill(0).map((_, i) => [startTime[i], endTime[i], profit[i]])
  jobs.sort((a, b) => a[1] - b[1])
  const dp = new Array(n + 1).fill(0)
  for (let i = 1; i <= n; i++) {
    const k = binarySearch(i - 1, jobs[i - 1][0])
    dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[k] + jobs[i - 1][2])
  }
  return dp[n]

  function binarySearch(right: number, target: number) {
    let left = 0
    while (left < right) {
      const mid = left + Math.floor((right - left) / 2)
      if (jobs[mid][1] > target)
        right = mid

      else
        left = mid + 1
    }
    return left
  }
}