一、题目

请你将一些箱子装在一辆卡车上。给你一个二维数组 boxTypes ，其中 boxTypes[i] = [numberOfBoxesi, numberOfUnitsPerBoxi] ：

• numberOfBoxesi 是类型 i 的箱子的数量。
• numberOfUnitsPerBoxi 是类型i 每个箱子可以装载的单元数量。

整数 truckSize 表示卡车上可以装载 箱子 的 最大数量 。只要箱子数量不超过truckSize ，你就可以选择任意箱子装到卡车上。

返回卡车可以装载 单元 的 最大总数。

示例 1：

输入：boxTypes = [[1,3],[2,2],[3,1]], truckSize = 4
输出：8
解释：箱子的情况如下：
1 个第一类的箱子，里面含 3 个单元。
2 个第二类的箱子，每个里面含 2 个单元。
3 个第三类的箱子，每个里面含 1 个单元。
可以选择第一类和第二类的所有箱子，以及第三类的一个箱子。
单元总数 = (1 * 3) + (2 * 2) + (1 * 1) = 8

示例 2：

输入：boxTypes = [[5,10],[2,5],[4,7],[3,9]], truckSize = 10
输出：91

二、代码实现

思路：

只能装truckSize个箱子到卡车上，根据贪心的思路，只需要每次都拿当前剩下的箱子里单元数量最大的箱子即可。对 boxTypes 按照 numberOfUnitsPerBox进行逆序排序，然后从左至右填充 truckSize即可。

代码：

 public static void main(String[] args) {int [][] arr = {{1,3},{2,2},{3,1}};System.out.println(Solution.maximumUnits(arr, 4));}class Solution{public static int maximumUnits(int[][] boxTypes,int truckSize){Arrays.sort(boxTypes,(a,b) -> b[1] - a[1]);int res = 0;for (int[] boxType : boxTypes) {int numberOfBoxes = boxType[0];int numberOfUnitsPerBox = boxType[1];if(numberOfBoxes < truckSize){res += numberOfBoxes * numberOfUnitsPerBox;truckSize -= numberOfBoxes;}else {res += truckSize * numberOfUnitsPerBox;break;}}return res;}
}

三、复杂度分析

时间复杂度：O(nlog⁡n)，其中 n 是 boxTypes 的长度。排序需要 O(nlog⁡n) 的时间。

空间复杂度：O(log⁡n)，其中 n 是 boxTypes的长度。排序需要 O(log⁡n) 的递归调用栈空间。