2023-07-22：一共有n个项目，每个项目都有两个信息， projects[i] = {a, b}， 表示i号项目做完要a天

2023-07-22：一共有n个项目，每个项目都有两个信息，

projects[i] = ，

表示i号项目做完要a天，但是当你投入b个资源，它就会缩短1天的时间，

你一共有k个资源，你的目标是完成所有的项目，但是希望总天数尽可能缩短。

在所有项目同时开工的情况下，返回尽可能少的天数。

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答案2023-07-22：

以下是代码的大致过程和功能描述：

1.导入所需的包： 用于打印输出， 用于数学运算。

2.定义函数 ，该函数接受项目详情和可用资源数量作为输入参数。

3.初始化变量  和 ，用于跟踪搜索范围的左右边界。

4.遍历项目列表，并更新  的值为当前  和项目完成时间 () 中的最大值。

5.将变量  和  初始化为 ，作为找到的目标最少天数的初始猜测。

6.使用二分搜索算法找到最小天数。重复以下步骤，直到  小于等于 ：

• 计算中间值 ，即  和  的平均值。

• 如果在  天或更少的时间内完成所有项目所需的总资源量 () 小于等于可用资源量 ，则更新  为 ，并将右边界  调整为 。

• 否则，将左边界  调整为 。

7.返回  的最终值，表示完成所有项目所需的最少天数。

8.定义  函数，该函数接受项目详情和天数作为输入参数。

9.初始化变量 ，用于跟踪所有需要的资源总量。

10.遍历项目列表，并计算超过给定天数的每个项目所需的资源量。

11.将每个项目所需的资源量添加到 。

12.返回  的最终值，表示超过给定天数的所有项目所需的资源总量。

13.在  函数中，创建一个示例项目数据集 ，其中包含项目的详细信息。

14.将可用资源  设置为特定值。

15.打印调用  函数并传入项目数据集和可用资源作为参数的结果。

总的时间复杂度：

•  函数中的二分搜索算法的时间复杂度为 O(log(r))，其中 r 是最大项目完成时间。

•  函数中的遍历项目列表的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是项目的数量。

因此，总的时间复杂度为 O(log(r) + n)。

总的空间复杂度：

• 空间复杂度主要来自于变量的存储和函数调用的堆栈空间。

• 不考虑输入数据的空间占用，变量和数据结构的空间复杂度是常数级的，不随输入规模的增长而变化。

• 函数调用的堆栈空间复杂度是 O(log(r) + n)，其中 r 是最大项目完成时间，n 是项目的数量。

因此，总的空间复杂度可以近似为 O(log(r) + n)。

go完整代码如下：

在这里插入图片描述rust完整代码如下：

在这里插入图片描述c++完整代码如下：

在这里插入图片描述c完整代码如下：

在这里插入图片描述