LeetCode 题解工作台
重新安排会议得到最多空余时间 I
给你一个整数 eventTime 表示一个活动的总时长，这个活动开始于 t = 0 ，结束于 t = eventTime 。 同时给你两个长度为 n 的整数数组 startTime 和 endTime 。它们表示这次活动中 n 个时间 没有重叠 的会议，其中第 i 个会议的时间为 [startTim…
3
题型
6
代码语言
3
相关题
当前训练重点
中等 · 滑动窗口（状态滚动更新）
答案摘要
题目相当于把相邻的空闲时间段合并成一个更长的空闲时间段。一共有 $n + 1$ 个空闲时间段，分别是： - 第一个空闲时间段是从活动开始到第一个会议开始的时间段；
Interview AiBoxInterview AiBox 实时 AI 助手，陪你讲清 滑动窗口（状态滚动更新） 题型思路
题目描述
给你一个整数 eventTime 表示一个活动的总时长，这个活动开始于 t = 0 ，结束于 t = eventTime 。
同时给你两个长度为 n 的整数数组 startTime 和 endTime 。它们表示这次活动中 n 个时间 没有重叠 的会议，其中第 i 个会议的时间为 [startTime[i], endTime[i]] 。
你可以重新安排 至多 k 个会议，安排的规则是将会议时间平移，且保持原来的 会议时长 ，你的目的是移动会议后 最大化 相邻两个会议之间的 最长 连续空余时间。
移动前后所有会议之间的 相对 顺序需要保持不变，而且会议时间也需要保持互不重叠。
请你返回重新安排会议以后，可以得到的 最大 空余时间。
注意，会议 不能 安排到整个活动的时间以外。
示例 1：
输入：eventTime = 5, k = 1, startTime = [1,3], endTime = [2,5]
输出：2
解释：
将 [1, 2] 的会议安排到 [2, 3] ，得到空余时间 [0, 2] 。
示例 2：
输入：eventTime = 10, k = 1, startTime = [0,2,9], endTime = [1,4,10]
输出：6
解释：
将 [2, 4] 的会议安排到 [1, 3] ，得到空余时间 [3, 9] 。
示例 3：
输入：eventTime = 5, k = 2, startTime = [0,1,2,3,4], endTime = [1,2,3,4,5]
输出：0
解释：
活动中的所有时间都被会议安排满了。
提示：
1 <= eventTime <= 109n == startTime.length == endTime.length2 <= n <= 1051 <= k <= n0 <= startTime[i] < endTime[i] <= eventTimeendTime[i] <= startTime[i + 1]其中i在范围[0, n - 2]之间。
解题思路
方法一：滑动窗口
题目相当于把相邻的空闲时间段合并成一个更长的空闲时间段。一共有 个空闲时间段，分别是：
- 第一个空闲时间段是从活动开始到第一个会议开始的时间段；
- 中间的 个空闲时间段是相邻两个会议之间的时间段；
- 最后一个空闲时间段是最后一个会议结束到活动结束的时间段。
题目最多可以重新安排 个会议，等价于最多可以合并 个空闲时间段。我们需要找到这 个空闲时间段的最大长度。
我们可以将这些空闲时间段的长度存储在一个数组中 中。然后，我们一个长度为 的滑动窗口，遍历这个数组，计算每个窗口的和，找到最大的和，即为所求的最大空闲时间。
时间复杂度 ，空间复杂度 。其中 是会议的数量。
class Solution:
def maxFreeTime(
self, eventTime: int, k: int, startTime: List[int], endTime: List[int]
) -> int:
nums = [startTime[0]]
for i in range(1, len(endTime)):
nums.append(startTime[i] - endTime[i - 1])
nums.append(eventTime - endTime[-1])
ans = s = 0
for i, x in enumerate(nums):
s += x
if i >= k:
ans = max(ans, s)
s -= nums[i - k]
return ans
复杂度分析
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 时间 | complexity is O(n) because each meeting is processed once in the sliding window. Space complexity is O(1) since only running sums and indices are stored, independent of n. |
| 空间 | O(1) |
面试官常问的追问
外企场景- question_mark
Check if the candidate considers moving meetings versus just counting gaps.
- question_mark
Listen for awareness of linear-time updates rather than recomputing each scenario.
- question_mark
Notice if they handle edge gaps at the start and end of the event.
常见陷阱
外企场景- error
Forgetting to consider free time before the first or after the last meeting.
- error
Recomputing sums naively for each rescheduling window, causing TLE.
- error
Miscounting k moves or moving meetings without preserving their durations.
进阶变体
外企场景- arrow_right_alt
Allow meetings to be split or shortened to create more free time.
- arrow_right_alt
Maximize total free time sum instead of the single longest free period.
- arrow_right_alt
Limit rescheduling to consecutive meetings only.