Question

我正在看这个编程任务，我发现了以下问题。 问题陈述：给出了专业人员start_time和end_time的列表。给出了任务的end_tasks列表。找出每个专业人员在其时间范围内可以完成的任务数量。

输入：请求：[4,2,5,3,1]，start_time：[2,5]，end_time：[5,6]。

输出： 4 1

解释：由于Professional_1有time_frame 2到5，他可以执行四个任务（4,2,5,3），Professional_2有时间范围5到6，他只能做一个任务（即5）

程序代码：

#include <stdio.h>

void count_requests(int *requests, int requests_length, int *pro_start, int pro_start_length, int *pro_end, int pro_end_length) {

    int i,j,req,start,end,task;
        for(i=0;i<pro_start_length;i++){
            start=*(pro_start+i);
            end=*(pro_end+i);
            task=0;
            for(j=0;j<requests_length;j++){
                req=*(requests+j);
                if(req>=start && req<=end){
                    task=task+1;
                }
            }
         printf("%d\n",task);
        }
}

当输入数量为50000时，嵌套的for循环运行时间超过30秒。我在这里缺少什么？

Answer 1

现在，您正在遍历每个工作人员的整个输入列表。相反，您可以对输入列表进行排序，然后为每个工作程序执行两次二进制搜索，以确定边界内任务的索引

sortedInputs = Sort(inputs)
for(i=0;i<pro_start_length;i++){
  startIndex = BinarySearch(sortedInputs, *(pro_start+i));
  endIndex = BinarySearch(sortedInputs, *(pro_end+i));
  printf("%d\n",endIndex - startIndex)
}

在对输入进行排序时，您预先获得了初始O（n * log（n））成本，但每个任务计数的成本为O（log（n））

如果您有一组固定的工作人员和一组请求（因此对请求进行排序是不切实际的），那么您可以创建Segment Tree个工作人员，然后为每个请求检索能够满足要求的工人组。这具有相同的复杂性 - 用于创建段树的O（n * log（n））和用于查询每个请求的树的O（log（n））。

数据结构：请求计数任务

1 个答案: