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src/main/java/leetcode/editor/cn/FindMinimumTimeToFinishAllJobs.java

@@ -0,0 +1,143 @@
+//给你一个整数数组 jobs ，其中 jobs[i] 是完成第 i 项工作要花费的时间。 
+//
+// 请你将这些工作分配给 k 位工人。所有工作都应该分配给工人，且每项工作只能分配给一位工人。工人的 工作时间 是完成分配给他们的所有工作花费时间的总和。请你
+//设计一套最佳的工作分配方案，使工人的 最大工作时间 得以 最小化 。 
+//
+// 返回分配方案中尽可能 最小 的 最大工作时间 。 
+//
+// 
+//
+// 示例 1： 
+//
+// 
+//输入：jobs = [3,2,3], k = 3
+//输出：3
+//解释：给每位工人分配一项工作，最大工作时间是 3 。
+// 
+//
+// 示例 2： 
+//
+// 
+//输入：jobs = [1,2,4,7,8], k = 2
+//输出：11
+//解释：按下述方式分配工作：
+//1 号工人：1、2、8（工作时间 = 1 + 2 + 8 = 11）
+//2 号工人：4、7（工作时间 = 4 + 7 = 11）
+//最大工作时间是 11 。 
+//
+// 
+//
+// 提示： 
+//
+// 
+// 1 <= k <= jobs.length <= 12 
+// 1 <= jobs[i] <= 107 
+// 
+// Related Topics 递归 回溯算法 
+// 👍 74 👎 0
+
+package leetcode.editor.cn;
+
+import java.lang.reflect.Array;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.Arrays;
+import java.util.List;
+
+//1723:完成所有工作的最短时间
+public class FindMinimumTimeToFinishAllJobs {
+    public static void main(String[] args) {
+        //测试代码
+        Solution solution = new FindMinimumTimeToFinishAllJobs().new Solution();
+        //3
+        System.out.println(solution.minimumTimeRequired(new int[]{3, 2, 3}, 3));
+        //11
+        System.out.println(solution.minimumTimeRequired(new int[]{1, 2, 4, 7, 8}, 2));
+    }
+
+    //力扣代码
+    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
+    class Solution {
+
+        //        public int minimumTimeRequired(int[] jobs, int k) {
+//            List<Integer> list = new ArrayList<>();
+//            return dfs(0, 0, list, 0, Integer.MAX_VALUE, jobs, k);
+//        }
+//
+//        int dfs(int index, int kIndex, List<Integer> list, int max, int ans, int[] jobs, int k) {
+//            if (kIndex < k) {
+//                list.add(kIndex, jobs[index]);
+//                if (Math.max(list.get(kIndex), max) < ans) {
+//                    if (index == jobs.length - 1) {
+//                        ans = Math.max(list.get(kIndex), max);
+//                    } else {
+//                        ans = dfs(index + 1, kIndex + 1, list, Math.max(list.get(kIndex), max), ans, jobs, k);
+//                    }
+//                }
+//                list.add(kIndex, 0);
+//            }
+//            for (int i = 0; i < kIndex; i++) {
+//                list.set(i, list.get(i) + jobs[index]);
+//                if (Math.max(list.get(i), max) < ans) {
+//                    if (index == jobs.length - 1) {
+//                        ans = Math.max(list.get(i), max);
+//                    } else {
+//                        ans = dfs(index + 1, kIndex, list, Math.max(list.get(i), max), ans, jobs, k);
+//                    }
+//                }
+//                list.set(i, list.get(i) - jobs[index]);
+//            }
+//            return ans;
+//        }
+        public int minimumTimeRequired(int[] jobs, int k) {
+            Arrays.sort(jobs);
+            int low = 0, high = jobs.length - 1;
+            while (low < high) {
+                int temp = jobs[low];
+                jobs[low] = jobs[high];
+                jobs[high] = temp;
+                low++;
+                high--;
+            }
+            int l = jobs[0], r = Arrays.stream(jobs).sum();
+            while (l < r) {
+                int mid = (l + r) >> 1;
+                if (check(jobs, k, mid)) {
+                    r = mid;
+                } else {
+                    l = mid + 1;
+                }
+            }
+            return l;
+        }
+
+        public boolean check(int[] jobs, int k, int limit) {
+            int[] workloads = new int[k];
+            return backtrack(jobs, workloads, 0, limit);
+        }
+
+        public boolean backtrack(int[] jobs, int[] workloads, int i, int limit) {
+            if (i >= jobs.length) {
+                return true;
+            }
+            int cur = jobs[i];
+            for (int j = 0; j < workloads.length; ++j) {
+                if (workloads[j] + cur <= limit) {
+                    workloads[j] += cur;
+                    if (backtrack(jobs, workloads, i + 1, limit)) {
+                        return true;
+                    }
+                    workloads[j] -= cur;
+                }
+                // 如果当前工人未被分配工作，那么下一个工人也必然未被分配工作
+                // 或者当前工作恰能使该工人的工作量达到了上限
+                // 这两种情况下我们无需尝试继续分配工作
+                if (workloads[j] == 0 || workloads[j] + cur == limit) {
+                    break;
+                }
+            }
+            return false;
+        }
+    }
+//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
+
+}

src/main/java/leetcode/editor/cn/FindMinimumTimeToFinishAllJobs.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+<p>给你一个整数数组 <code>jobs</code> ，其中 <code>jobs[i]</code> 是完成第 <code>i</code> 项工作要花费的时间。</p>
+
+<p>请你将这些工作分配给 <code>k</code> 位工人。所有工作都应该分配给工人，且每项工作只能分配给一位工人。工人的 <strong>工作时间</strong> 是完成分配给他们的所有工作花费时间的总和。请你设计一套最佳的工作分配方案，使工人的 <strong>最大工作时间</strong> 得以 <strong>最小化</strong> 。</p>
+
+<p>返回分配方案中尽可能 <strong>最小</strong> 的 <strong>最大工作时间</strong> 。</p>
+
+<p> </p>
+
+<p><strong>示例 1：</strong></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>jobs = [3,2,3], k = 3
+<strong>输出：</strong>3
+<strong>解释：</strong>给每位工人分配一项工作，最大工作时间是 3 。
+</pre>
+
+<p><strong>示例 2：</strong></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>jobs = [1,2,4,7,8], k = 2
+<strong>输出：</strong>11
+<strong>解释：</strong>按下述方式分配工作：
+1 号工人：1、2、8（工作时间 = 1 + 2 + 8 = 11）
+2 号工人：4、7（工作时间 = 4 + 7 = 11）
+最大工作时间是 11 。</pre>
+
+<p> </p>
+
+<p><strong>提示：</strong></p>
+
+<ul>
+	<li><code>1 <= k <= jobs.length <= 12</code></li>
+	<li><code>1 <= jobs[i] <= 10<sup>7</sup></code></li>
+</ul>
+<div><div>Related Topics</div><div><li>递归</li><li>回溯算法</li></div></div>\n<div><li>👍 72</li><li>👎 0</li></div>

src/main/java/leetcode/editor/cn/FindMinimumTimeToFinishAllJobs175365360.txt

@@ -0,0 +1,36 @@
+    class Solution {
+
+        public int minimumTimeRequired(int[] jobs, int k) {
+            List<Integer> list = new ArrayList<>();
+            return dfs(0, 0, list, 0, Integer.MAX_VALUE, jobs, k);
+        }
+
+        int dfs(int index, int kIndex, List<Integer> list, int max, int ans, int[] jobs, int k) {
+            if (kIndex < k) {
+                list.add(kIndex, jobs[index]);
+                if (Math.max(list.get(kIndex), max) < ans) {
+                    if (index == jobs.length - 1) {
+                        ans = Math.max(list.get(kIndex), max);
+                    } else {
+                        ans = dfs(index + 1, kIndex + 1, list, Math.max(list.get(kIndex), max), ans, jobs, k);
+                    }
+                }
+                list.add(kIndex, 0);
+            }
+            for (int i = 0; i < kIndex; i++) {
+                list.set(i, list.get(i) + jobs[index]);
+                if (Math.max(list.get(i), max) < ans) {
+                    if (index == jobs.length - 1) {
+                        ans = Math.max(list.get(i), max);
+                    } else {
+                        ans = dfs(index + 1, kIndex, list, Math.max(list.get(i), max), ans, jobs, k);
+                    }
+                }
+                list.set(i, list.get(i) - jobs[index]);
+            }
+            return ans;
+        }
+    }
+
+//runtime:8 ms
+//memory:38.4 MB