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工作计划的最低难度
你需要制定一份 d 天的工作计划表。工作之间存在依赖,要想执行第 i 项工作,你必须完成全部 j 项工作( 0 )。 你每天 至少 需要完成一项任务。工作计划的总难度是这 d 天每一天的难度之和,而一天的工作难度是当天应该完成工作的最大难度。 给你一个整数数组 jobDifficulty 和一个整数…
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题型
5
代码语言
3
相关题
当前训练重点
困难 · 状态·转移·动态规划
答案摘要
我们定义 表示完成前 项工作,且一共用了 天的最小难度。初始时 $f[0][0] = 0$,其余 均为 。 考虑第 天的工作安排,我们可以枚举第 天完成的工作 ,那么有状态转移方程:
Interview AiBoxInterview AiBox 实时 AI 助手,陪你讲清 状态·转移·动态规划 题型思路
题目描述
你需要制定一份 d 天的工作计划表。工作之间存在依赖,要想执行第 i 项工作,你必须完成全部 j 项工作( 0 <= j < i)。
你每天 至少 需要完成一项任务。工作计划的总难度是这 d 天每一天的难度之和,而一天的工作难度是当天应该完成工作的最大难度。
给你一个整数数组 jobDifficulty 和一个整数 d,分别代表工作难度和需要计划的天数。第 i 项工作的难度是 jobDifficulty[i]。
返回整个工作计划的 最小难度 。如果无法制定工作计划,则返回 -1 。
示例 1:

输入:jobDifficulty = [6,5,4,3,2,1], d = 2 输出:7 解释:第一天,您可以完成前 5 项工作,总难度 = 6. 第二天,您可以完成最后一项工作,总难度 = 1. 计划表的难度 = 6 + 1 = 7
示例 2:
输入:jobDifficulty = [9,9,9], d = 4 输出:-1 解释:就算你每天完成一项工作,仍然有一天是空闲的,你无法制定一份能够满足既定工作时间的计划表。
示例 3:
输入:jobDifficulty = [1,1,1], d = 3 输出:3 解释:工作计划为每天一项工作,总难度为 3 。
示例 4:
输入:jobDifficulty = [7,1,7,1,7,1], d = 3 输出:15
示例 5:
输入:jobDifficulty = [11,111,22,222,33,333,44,444], d = 6 输出:843
提示:
1 <= jobDifficulty.length <= 3000 <= jobDifficulty[i] <= 10001 <= d <= 10
解题思路
方法一:动态规划
我们定义 表示完成前 项工作,且一共用了 天的最小难度。初始时 ,其余 均为 。
考虑第 天的工作安排,我们可以枚举第 天完成的工作 ,那么有状态转移方程:
最终答案即为 。
时间复杂度 ,空间复杂度 。其中 和 分别为工作数量和需要计划的天数。
class Solution:
def minDifficulty(self, jobDifficulty: List[int], d: int) -> int:
n = len(jobDifficulty)
f = [[inf] * (d + 1) for _ in range(n + 1)]
f[0][0] = 0
for i in range(1, n + 1):
for j in range(1, min(d + 1, i + 1)):
mx = 0
for k in range(i, 0, -1):
mx = max(mx, jobDifficulty[k - 1])
f[i][j] = min(f[i][j], f[k - 1][j - 1] + mx)
return -1 if f[n][d] >= inf else f[n][d]
复杂度分析
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 时间 | Depends on the final approach |
| 空间 | Depends on the final approach |
面试官常问的追问
外企场景- question_mark
Tests for edge cases where `d` is greater than the number of jobs.
- question_mark
Challenges in efficiently computing the minimum difficulty when dividing the jobs into groups.
- question_mark
The ability to understand and implement dynamic programming with state transitions in job scheduling.
常见陷阱
外企场景- error
Overcomplicating the solution by not efficiently handling the DP state transitions.
- error
Forgetting to handle the base case where `d` is greater than the number of jobs.
- error
Not updating the DP table correctly while iterating through possible splits, leading to incorrect difficulty calculations.
进阶变体
外企场景- arrow_right_alt
Varying the size of the job array, potentially increasing complexity with larger inputs.
- arrow_right_alt
Changing the number of days `d`, which requires adjusting the approach for splitting the job array.
- arrow_right_alt
Allowing different job difficulties to test how the algorithm handles varied input distributions.