2432. 处理用时最长的那个任务的员工

1.题目

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

2.思路

• 方法：for循环

• 基本思想：
  1.进行循环遍历，将后一个数组的第二个值减去前一个数组的第二个值，获取差值即是对应的完成任务的时间。
  2.将id和差值存入到buffer中，便于处理。
  3.将buffer进行按照第二个值进行分组，然后再按照第一个值获取最小值，最后进行排序按照第二个值降序排序。
  4.返回最小值的id

3.代码

object Solution {
  def hardestWorker(n: Int, logs: Array[Array[Int]]): Int = {
    import scala.collection.mutable.ArrayBuffer
    val tuples = new ArrayBuffer[(Int,Int)]()
    var num = 0
    for(arr<-logs){
        tuples.append((arr(0),arr(1)-num))
        num = arr(1)
      }
    val result: List[(Int, Int)] = tuples.groupBy(a=>a._2).mapValues(x=>x.minBy(_._1)).values.toList.sortBy(x=>x._2).reverse
    return result.head._1
  }
}

4.复杂度分析

时间复杂度：O(N)
空间复杂度：O(N)