【Java|golang】1792. 最大平均通过率---封装最小堆

一所学校里有一些班级，每个班级里有一些学生，现在每个班都会进行一场期末考试。给你一个二维数组 classes ，其中 classes[i] = [passi, totali] ，表示你提前知道了第 i 个班级总共有 totali 个学生，其中只有 passi 个学生可以通过考试。

给你一个整数 extraStudents ，表示额外有 extraStudents 个聪明的学生，他们 一定 能通过任何班级的期末考。你需要给这 extraStudents 个学生每人都安排一个班级，使得 所有 班级的 平均 通过率 最大 。

一个班级的 通过率 等于这个班级通过考试的学生人数除以这个班级的总人数。平均通过率 是所有班级的通过率之和除以班级数目。

请你返回在安排这 extraStudents 个学生去对应班级后的 最大 平均通过率。与标准答案误差范围在 10-5 以内的结果都会视为正确结果。

示例 1：

输入：classes = [[1,2],[3,5],[2,2]], extraStudents = 2
输出：0.78333
解释：你可以将额外的两个学生都安排到第一个班级，平均通过率为 (3/4 + 3/5 + 2/2) / 3 = 0.78333 。
示例 2：

输入：classes = [[2,4],[3,9],[4,5],[2,10]], extraStudents = 4
输出：0.53485

提示：

1 <= classes.length <= 105
classes[i].length == 2
1 <= passi <= totali <= 105
1 <= extraStudents <= 105

    public double maxAverageRatio(int[][] classes, int extraStudents) {Queue<int[]> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {@Overridepublic int compare(int[] o1, int[] o2) {double avg1=o1[0]*1.0/o1[1];double avg2=o2[0]*1.0/o2[1];double avg_add1=(o1[0]+1.0)/(o1[1]+1.0);double avg_add2=(o2[0]+1.0)/(o2[1]+1.0);int res = Double.compare(avg_add1-avg1,avg_add2-avg2);if (res>0){return -1;}return 1;}});Collections.addAll(queue,classes);while (extraStudents>0){int[] poll = queue.poll();poll[0]++;poll[1]++;queue.add(poll);extraStudents--;}double sum=0;while (!queue.isEmpty()){int[] poll = queue.poll();sum+=poll[0]*1.0/poll[1];}return sum/classes.length;}

type IntHeap [][]int
func (h IntHeap) Len() int           { return len(h) }
func (h IntHeap) Less(i, j int) bool {avg1:=float64(h[i][0])/float64(h[i][1])avg2:=float64(h[j][0])/float64(h[j][1])avg_add1:=float64(h[i][0]+1)/float64(h[i][1]+1)avg_add2:=float64(h[j][0]+1)/float64(h[j][1]+1)return avg_add1-avg1>avg_add2-avg2
}
func (h IntHeap) Swap(i, j int)  { h[i], h[j] = h[j], h[i] }func (h *IntHeap) Push(x interface{}) {*h = append(*h, x.([]int))
}func (h *IntHeap) Pop() interface{} {old := *hn := len(old)x := old[n-1]*h = old[0 : n-1]return x//弹出队尾是因为，heap.pop操作先将堆头尾交换（最小元素到了队尾），// 再自上而下进行堆化，所以弹出堆最小元素在队尾。
}func maxAverageRatio(classes [][]int, extraStudents int) float64 {heaps := make(IntHeap, 0)heaps=append(heaps,classes...)heap.Init(&heaps)sort.Sort(&heaps)for extraStudents>0{poll:=heap.Pop(&heaps).([]int)poll[0]++poll[1]++heap.Push(&heaps,poll)extraStudents--}sum:=0.0for _, poll := range heaps {sum+=float64(poll[0])/float64(poll[1])}return sum/float64(len(classes))
}