LeetCode 826. 安排工作以达到最大收益（map）数据结构与算法Michael是个半路程序员-

1. 题目

有一些工作：difficulty[i] 表示第i个工作的难度，profit[i]表示第i个工作的收益。

现在我们有一些工人。worker[i]是第i个工人的能力，即该工人只能完成难度小于等于worker[i]的工作。

每一个工人都最多只能安排一个工作，但是一个工作可以完成多次。

举个例子，如果3个工人都尝试完成一份报酬为1的同样工作，那么总收益为 $3。如果一个工人不能完成任何工作，他的收益为 $0 。

我们能得到的最大收益是多少？

示例： 输入: difficulty = [2,4,6,8,10], profit = [10,20,30,40,50], worker = [4,5,6,7] 输出: 100  解释: 工人被分配的工作难度是 [4,4,6,6] ，分别获得 [20,20,30,30] 的收益。  提示: 1 <= difficulty.length = profit.length <= 10000 1 <= worker.length <= 10000 difficulty[i], profit[i], worker[i]  的范围是 [1, 10^5] 

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/most-profit-assigning-work
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2. 解题

• 先遍历所有的难度的工作，找到该难度工作的最大收益，存入map
• 遍历一次map，记录过程中的最大利益，更新后面难度更高的情况下，能获得的最大收益

class Solution { public: int maxProfitAssignment(vector<int>& difficulty, vector<int>& profit, vector<int>& worker) {      map<int,int> m;//难度，该难度及以下，收益最高的工作 for(int i = 0; i < difficulty.size(); ++i)       m[difficulty[i]] = max(m[difficulty[i]], profit[i]); //同一难度，最大的收益 int maxprofit = -1, ans = 0; for(auto it = m.begin(); it != m.end(); ++it) {       maxprofit = max(maxprofit, it->second); //比如难度是8，收益2，难度3，收益5，可以干难度8的人，可以选择收益为5的活 //这样收益最大化       it->second = maxprofit; } for(int i = 0; i < worker.size(); ++i) { //二分查找难度的上界，读取其收益 auto it = m.upper_bound(worker[i]); if(it != m.begin())                 ans += (--it)->second; } return ans; } }; 

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