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🎈算法并不一定都是很难的题目，也有很多只是一些代码技巧，多进行一些算法题目的练习，可以帮助我们开阔解题思路，提升我们的逻辑思维能力，也可以将一些算法思维结合到业务代码的编写思考中。简而言之，平时进行的算法习题练习带给我们的好处一定是不少的，所以让我们一起来养成算法练习的习惯。今天练习的题目是一道比较简单的题目 -> 处理用时最长的那个任务的员工
题目描述
共有 n 位员工，每位员工都有一个从 0 到 n - 1 的唯一 id 。
给你一个二维整数数组 logs ，其中 logs[i] = [idi, leaveTimei] ：
idi 是处理第 i 个任务的员工的 id ，且 leaveTimei 是员工完成第 i 个任务的时刻。所有 leaveTimei 的值都是 唯一 的。 注意，第 i 个任务在第 (i - 1) 个任务结束后立即开始，且第 0 个任务从时刻 0 开始。
返回处理用时最长的那个任务的员工的 id 。如果存在两个或多个员工同时满足，则返回几人中 最小 的 id 。
示例 1：
输入：n = 10, logs = [[0,3],[2,5],[0,9],[1,15]]
输出：1
解释：
任务 0 于时刻 0 开始，且在时刻 3 结束，共计 3 个单位时间。
任务 1 于时刻 3 开始，且在时刻 5 结束，共计 2 个单位时间。
任务 2 于时刻 5 开始，且在时刻 9 结束，共计 4 个单位时间。
任务 3 于时刻 9 开始，且在时刻 15 结束，共计 6 个单位时间。
时间最长的任务是任务 3 ，而 id 为 1 的员工是处理此任务的员工，所以返回 1 。
示例 2：
输入：n = 26, logs = [[1,1],[3,7],[2,12],[7,17]]
输出：3
解释：
任务 0 于时刻 0 开始，且在时刻 1 结束，共计 1 个单位时间。
任务 1 于时刻 1 开始，且在时刻 7 结束，共计 6 个单位时间。
任务 2 于时刻 7 开始，且在时刻 12 结束，共计 5 个单位时间。
任务 3 于时刻 12 开始，且在时刻 17 结束，共计 5 个单位时间。
时间最长的任务是任务 1 ，而 id 为 3 的员工是处理此任务的员工，所以返回 3 。
示例 3：
输入：n = 2, logs = [[0,10],[1,20]]
输出：0
解释：
任务 0 于时刻 0 开始，且在时刻 10 结束，共计 10 个单位时间。
任务 1 于时刻 10 开始，且在时刻 20 结束，共计 10 个单位时间。
时间最长的任务是任务 0 和 1 ，处理这两个任务的员工的 id 分别是 0 和 1 ，所以返回最小的 0 。
提示：
- 2 <= n <= 500
- 1 <= logs.length <= 500
- logs[i].length == 2
- 0 <= idi <= n - 1
- 1 <= leaveTimei <= 500
- idi != idi + 1
- leaveTimei 按严格递增顺序排列
思路分析
首先我们要先理解一下题目的意思，题目会给我们一个数字n和一个数组logs，数字n代表 n 位员工，每位员工都有一个从 0 到 n - 1 的唯一 id ，logs为二维整数数组，其中 logs[i] = [idi, leaveTimei]，idi 是处理第 i 个任务的员工的 id ，且leaveTimei 是员工完成第 i 个任务的时刻。所有 leaveTimei 的值都是 唯一 的。
我们需要找到处理用时最长的那个任务的员工的 id 。如果存在两个或多个员工同时满足，则返回几人中 最小 的 id 。
了解了题目的要求之后，我们知道了我们只需要计算所有任务处理时长，找到处理时长最大的那个任务的员工即可。
我们可以根据任务处理时长进行分类统计，将任务处理时长一样的员工放到同一个数组，最后只需要找到任务处理时长中最长的那个数组中最小的id即可。
- 1、计算任务处理时间
第 i 个任务在第 (i - 1) 个任务结束后立即开始，且第 0 个任务从时刻 0 开始。所以每一个任务的处理时间是
当前任务结束时间 - 上一个任务结束时间
let map = {},max = 0;
for(let i = 0; i < logs.length; i++){
const time = logs[i][1] - (i == 0 ? 0 : logs[i - 1][1]);
……
……
}
- 2、根据处理时间分组
for(let i = 0; i < logs.length; i++){
const time = logs[i][1] - (i == 0 ? 0 : logs[i - 1][1]);
if(!map[time]) map[time] = [];
map[time].push(logs[i][0]);
}
- 3、记录最大的处理时间
for(let i = 0; i < logs.length; i++){
const time = logs[i][1] - (i == 0 ? 0 : logs[i - 1][1]);
if(!map[time]) map[time] = [];
map[time].push(logs[i][0]);
max = Math.max(max,time);
}
- 4、返回最小的id
return Math.min(... map[max]);
- 优化 在上面代码中我们需要将所有的员工id根据处理时间分组保存起来，但是最后需要的只是处理时长最长id最小的员工id，其他保存起来的数据并没有什么用，这样是耗费和很多不必要的空间，因此我们可以只保存我们需要的那个id。
完整AC代码如下：
AC代码
/**
* @param {number} n
* @param {number[][]} logs
* @return {number}
*/
var hardestWorker = function(n, logs) {
let maxTime = 0,res = 0;
for(let i = 0; i < logs.length; i++){
const time = logs[i][1] - (i == 0 ? 0 : logs[i - 1][1]);
if(maxTime < time){
maxTime = time;
res = logs[i][0];
}else if(maxTime == time){
res = Math.min(res,logs[i][0]);
}
}
return res;
};
说在后面
🎉这里是JYeontu，喜欢算法，GDCPC打过卡；热爱羽毛球，大运会打过酱油。毕业一年，两年前端开发经验，目前担任H5前端开发，算法业余爱好者,有空会刷刷算法题，平时喜欢打打羽毛球🏸 ，也喜欢写些东西，既为自己记录📋，也希望可以对大家有那么一丢丢的帮助，写的不好望多多谅解🙇，写错的地方望指出，定会认真改进😊，在此谢谢大家的支持，我们下文再见🙌。
