力扣---2462. 雇佣 K 位工人的总代价

给你一个下标从 0 开始的整数数组 costs ，其中 costs[i] 是雇佣第 i 位工人的代价。

同时给你两个整数 k 和 candidates 。我们想根据以下规则恰好雇佣 k 位工人：

总共进行 k 轮雇佣，且每一轮恰好雇佣一位工人。
在每一轮雇佣中，从最前面 candidates 和最后面 candidates 人中选出代价最小的一位工人，如果有多位代价相同且最小的工人，选择下标更小的一位工人。
比方说，costs = [3,2,7,7,1,2] 且 candidates = 2 ，第一轮雇佣中，我们选择第 4 位工人，因为他的代价最小 [3,2,7,7,1,2] 。
第二轮雇佣，我们选择第 1 位工人，因为他们的代价与第 4 位工人一样都是最小代价，而且下标更小，[3,2,7,7,2] 。注意每一轮雇佣后，剩余工人的下标可能会发生变化。
如果剩余员工数目不足 candidates 人，那么下一轮雇佣他们中代价最小的一人，如果有多位代价相同且最小的工人，选择下标更小的一位工人。
一位工人只能被选择一次。
返回雇佣恰好 k 位工人的总代价。

示例 1：

输入：costs = [17,12,10,2,7,2,11,20,8], k = 3, candidates = 4
输出：11
解释：我们总共雇佣 3 位工人。总代价一开始为 0 。
- 第一轮雇佣，我们从 [17,12,10,2,7,2,11,20,8] 中选择。最小代价是 2 ，有两位工人，我们选择下标更小的一位工人，即第 3 位工人。总代价是 0 + 2 = 2 。
- 第二轮雇佣，我们从 [17,12,10,7,2,11,20,8] 中选择。最小代价是 2 ，下标为 4 ，总代价是 2 + 2 = 4 。
- 第三轮雇佣，我们从 [17,12,10,7,11,20,8] 中选择，最小代价是 7 ，下标为 3 ，总代价是 4 + 7 = 11 。注意下标为 3 的工人同时在最前面和最后面 4 位工人中。
总雇佣代价是 11 。
示例 2：

输入：costs = [1,2,4,1], k = 3, candidates = 3
输出：4
解释：我们总共雇佣 3 位工人。总代价一开始为 0 。
- 第一轮雇佣，我们从 [1,2,4,1] 中选择。最小代价为 1 ，有两位工人，我们选择下标更小的一位工人，即第 0 位工人，总代价是 0 + 1 = 1 。注意，下标为 1 和 2 的工人同时在最前面和最后面 3 位工人中。
- 第二轮雇佣，我们从 [2,4,1] 中选择。最小代价为 1 ，下标为 2 ，总代价是 1 + 1 = 2 。
- 第三轮雇佣，少于 3 位工人，我们从剩余工人 [2,4] 中选择。最小代价是 2 ，下标为 0 。总代价为 2 + 2 = 4 。
总雇佣代价是 4 。
 

提示：

1 <= costs.length <= 105
1 <= costs[i] <= 105
1 <= k, candidates <= costs.length

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/total-cost-to-hire-k-workers
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先用优先队列从两边开始直接模拟。

保证两个优先队列中的元素数等于 candidates （如果 costs 中的元素数量够的话）。

class Solution {
    public long totalCost (int[] costs, int k, int candidates) {
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue1 = new PriorityQueue<>();
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue2 = new PriorityQueue<>();
        int len = costs.length;
        int left = 0;
        int right = len - 1;
        for (int i = 0; i < candidates; i++) {
            priorityQueue1.add(costs[left++]);
            if (left > right) {
                break;
            }
            priorityQueue2.add(costs[right--]);
            if (left > right) {
                break;
            }
        }
        long res = 0L;
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            if (priorityQueue1.isEmpty()) {
                res += priorityQueue2.poll();
            } else if (priorityQueue2.isEmpty()) {
                res += priorityQueue1.poll();
            } else {
                int tem1 = priorityQueue1.peek();
                int tem2 = priorityQueue2.peek();
                if (tem1 > tem2) {
                    res += priorityQueue2.poll();
                    if (right >= left) {
                        priorityQueue2.add(costs[right--]);
                    }
                } else {
                    res += priorityQueue1.poll();
                    if (right >= left) {
                        priorityQueue1.add(costs[left++]);
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

 优化优化，可以发现：当 candidates * 2 >= len 时，直接对数组进行排序，然后取前 k  个即可。

class Solution {
    public long totalCost (int[] costs, int k, int candidates) {
        Queue<Integer> priorityQueue1 = new PriorityQueue<>();
        Queue<Integer> priorityQueue2 = new PriorityQueue<>();
        int len = costs.length;
        int left = 0;
        int right = len - 1;
        long res = 0L;
        if (len <= candidates * 2) {
            Arrays.sort(costs);
            for (int i = 0; i < k; i++) {
                res += costs[i];
            }
        } else {
            for (int i = 0; i < candidates; i++) {
                priorityQueue1.add(costs[left++]);
                if (left > right) {
                    break;
                }
                priorityQueue2.add(costs[right--]);
                if (left > right) {
                    break;
                }
            }
            for (int i = 0; i < k; i++) {
                if (priorityQueue1.isEmpty()) {
                    res += priorityQueue2.poll();
                } else if (priorityQueue2.isEmpty()) {
                    res += priorityQueue1.poll();
                } else {
                    int tem1 = priorityQueue1.peek();
                    int tem2 = priorityQueue2.peek();
                    if (tem1 > tem2) {
                        res += priorityQueue2.poll();
                        if (right >= left) {
                            priorityQueue2.add(costs[right--]);
                        }
                    } else {
                        res += priorityQueue1.poll();
                        if (right >= left) {
                            priorityQueue1.add(costs[left++]);
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }
}