代码随想录算法训练营_day29

题目信息 134. 加油站

  • 题目链接: https://leetcode.cn/problems/gas-station/
  • 题目描述:
    在一条环路上有 n 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。

你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发,开始时油箱为空。

给定两个整数数组 gas 和 cost ,如果你可以按顺序绕环路行驶一周,则返回出发时加油站的编号,否则返回 -1 。如果存在解,则 保证 它是 唯一 的。

解题思路

首先如果总油量减去总消耗大于等于零那么一定可以跑完一圈,说明 各个站点的加油站 剩油量rest[i]相加一定是大于等于零的。

每个加油站的剩余量rest[i]为gas[i] - cost[i]。

i从0开始累加rest[i],和记为curSum,一旦curSum小于零,说明[0, i]区间都不能作为起始位置,因为这个区间选择任何一个位置作为起点,到i这里都会断油,那么起始位置从i+1算起,再从0计算curSum。

如图:

那么为什么一旦[0,i] 区间和为负数,起始位置就可以是i+1呢,i+1后面就不会出现更大的负数?

如果出现更大的负数,就是更新i,那么起始位置又变成新的i+1了。

那有没有可能 [0,i] 区间 选某一个作为起点,累加到 i这里 curSum是不会小于零呢? 如图:

如果 curSum<0 说明 区间和1 + 区间和2 < 0, 那么 假设从上图中的位置开始计数curSum不会小于0的话,就是 区间和2>0。

区间和1 + 区间和2 < 0 同时 区间和2>0,只能说明区间和1 < 0, 那么就会从假设的箭头初就开始从新选择其实位置了。

那么局部最优:当前累加rest[i]的和curSum一旦小于0,起始位置至少要是i+1,因为从i之前开始一定不行。全局最优:找到可以跑一圈的起始位置

局部最优可以推出全局最优,找不出反例,试试贪心!

代码实现

public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {  int curSum = 0;  int totalSum = 0;  int index = 0;  for (int i = 0; i < gas.length; i++) {  curSum += gas[i] - cost[i];  totalSum += gas[i] - cost[i];  if (curSum < 0) {  index = (i + 1) % gas.length ;  curSum = 0;  }  }  if (totalSum < 0) return -1;  return index;  
}

题目信息 135. 分发糖果

  • 题目链接: https://leetcode.cn/problems/candy/
  • 题目描述:
    n 个孩子站成一排。给你一个整数数组 ratings 表示每个孩子的评分。

你需要按照以下要求,给这些孩子分发糖果:

  • 每个孩子至少分配到 1 个糖果。
  • 相邻两个孩子评分更高的孩子会获得更多的糖果。

请你给每个孩子分发糖果,计算并返回需要准备的 最少糖果数目 。

解题思路

道题目一定是要确定一边之后,再确定另一边,例如比较每一个孩子的左边,然后再比较右边,如果两边一起考虑一定会顾此失彼

先确定右边评分大于左边的情况(也就是从前向后遍历)

此时局部最优:只要右边评分比左边大,右边的孩子就多一个糖果,全局最优:相邻的孩子中,评分高的右孩子获得比左边孩子更多的糖果

局部最优可以推出全局最优。

如果ratings[i] > ratings[i - 1] 那么[i]的糖 一定要比[i - 1]的糖多一个,所以贪心:candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1

代码如下:

// 从前向后
for (int i = 1; i < ratings.size(); i++) {if (ratings[i] > ratings[i - 1]) candyVec[i] = candyVec[i - 1] + 1;
}

如图:

135.分发糖果

再确定左孩子大于右孩子的情况(从后向前遍历)

遍历顺序这里有同学可能会有疑问,为什么不能从前向后遍历呢?

因为 rating[5]与rating[4]的比较 要利用上 rating[5]与rating[6]的比较结果,所以 要从后向前遍历。

如果从前向后遍历,rating[5]与rating[4]的比较 就不能用上 rating[5]与rating[6]的比较结果了 。如图:

所以确定左孩子大于右孩子的情况一定要从后向前遍历!

如果 ratings[i] > ratings[i + 1],此时candyVec[i](第i个小孩的糖果数量)就有两个选择了,一个是candyVec[i + 1] + 1(从右边这个加1得到的糖果数量),一个是candyVec[i](之前比较右孩子大于左孩子得到的糖果数量)。

那么又要贪心了,局部最优:取candyVec[i + 1] + 1 和 candyVec[i] 最大的糖果数量,保证第i个小孩的糖果数量既大于左边的也大于右边的。全局最优:相邻的孩子中,评分高的孩子获得更多的糖果。

局部最优可以推出全局最优。

所以就取candyVec[i + 1] + 1 和 candyVec[i] 最大的糖果数量,candyVec[i]只有取最大的才能既保持对左边candyVec[i - 1]的糖果多,也比右边candyVec[i + 1]的糖果多

如图:

135.分发糖果1

所以该过程代码如下:

代码实现

/**  分两个阶段  1、起点下标1 从左往右,只要 右边 比 左边 大,右边的糖果=左边 + 1  2、起点下标 ratings.length - 2 从右往左, 只要左边 比 右边 大,此时 左边的糖果应该 取本身的糖果数(符合比它左边大) 和 右边糖果数 + 1 二者的最大值,这样才符合 它比它左边的大,也比它右边大  */  
public int candy(int[] ratings) {  int len = ratings.length;  int[] candyVec = new int[len];  candyVec[0] = 1;  for (int i = 1; i < len; i++) {  candyVec[i] = (ratings[i] > ratings[i - 1]) ? candyVec[i - 1] + 1 : 1;  }  for (int i = len - 2; i >= 0; i--) {  if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {  candyVec[i] = Math.max(candyVec[i], candyVec[i + 1] + 1);  }  }  int ans = 0;  for (int num : candyVec) {  ans += num;  }  return ans;  
}

题目信息 860. 柠檬水找零

  • 题目链接: https://leetcode.cn/problems/lemonade-change/description/
  • 题目描述:
    在柠檬水摊上,每一杯柠檬水的售价为 5 美元。顾客排队购买你的产品,(按账单 bills 支付的顺序)一次购买一杯。

每位顾客只买一杯柠檬水,然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零,也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。

注意,一开始你手头没有任何零钱。

给你一个整数数组 bills ,其中 bills[i] 是第 i 位顾客付的账。如果你能给每位顾客正确找零,返回 true ,否则返回 false 。

代码实现

public boolean lemonadeChange(int[] bills) {  int five = 0;  int ten = 0;  for (int i = 0; i < bills.length; i++) {  if (bills[i] == 5) {  five++;  } else if (bills[i] == 10) {  five--;  ten++;  } else if (bills[i] == 20) {  if (ten > 0) {  ten--;  five--;  } else {  five -= 3;  }  }  if (five < 0 || ten < 0) return false;  }  return true;  
}

题目信息 406. 根据身高重建队列

  • 题目链接: https://leetcode.cn/problems/queue-reconstruction-by-height/
  • 题目描述:
    假设有打乱顺序的一群人站成一个队列,数组 people 表示队列中一些人的属性(不一定按顺序)。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ,前面 正好 有 ki 个身高大于或等于 hi 的人。

请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ,其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性(queue[0] 是排在队列前面的人)。

解题思路

本题有两个维度,h和k,看到这种题目一定要想如何确定一个维度,然后再按照另一个维度重新排列。

其实如果大家认真做了135. 分发糖果 (opens new window),就会发现和此题有点点的像。

在135. 分发糖果 (opens new window)我就强调过一次,遇到两个维度权衡的时候,一定要先确定一个维度,再确定另一个维度。

如果两个维度一起考虑一定会顾此失彼

对于本题相信大家困惑的点是先确定k还是先确定h呢,也就是究竟先按h排序呢,还是先按照k排序呢?

如果按照k来从小到大排序,排完之后,会发现k的排列并不符合条件,身高也不符合条件,两个维度哪一个都没确定下来。

那么按照身高h来排序呢,身高一定是从大到小排(身高相同的话则k小的站前面),让高个子在前面。

此时我们可以确定一个维度了,就是身高,前面的节点一定都比本节点高!

那么只需要按照k为下标重新插入队列就可以了,为什么呢?

以图中{5,2} 为例:

406.根据身高重建队列

按照身高排序之后,优先按身高高的people的k来插入,后序插入节点也不会影响前面已经插入的节点,最终按照k的规则完成了队列。

所以在按照身高从大到小排序后:

局部最优:优先按身高高的people的k来插入。插入操作过后的people满足队列属性

全局最优:最后都做完插入操作,整个队列满足题目队列属性

局部最优可推出全局最优,找不出反例,那就试试贪心。

一些同学可能也会疑惑,你怎么知道局部最优就可以推出全局最优呢? 有数学证明么?

在贪心系列开篇词关于贪心算法,你该了解这些! (opens new window)中,我已经讲过了这个问题了。

刷题或者面试的时候,手动模拟一下感觉可以局部最优推出整体最优,而且想不到反例,那么就试一试贪心,至于严格的数学证明,就不在讨论范围内了。

如果没有读过关于贪心算法,你该了解这些! (opens new window)的同学建议读一下,相信对贪心就有初步的了解了。

回归本题,整个插入过程如下:

排序完的people: [[7,0], [7,1], [6,1], [5,0], [5,2], [4,4]]

插入的过程:

  • 插入[7,0]:[[7,0]]
  • 插入[7,1]:[[7,0],[7,1]]
  • 插入[6,1]:[[7,0],[6,1],[7,1]]
  • 插入[5,0]:[[5,0],[7,0],[6,1],[7,1]]
  • 插入[5,2]:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[7,1]]
  • 插入[4,4]:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

此时就按照题目的要求完成了重新排列。

代码实现

public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {  // 身高从大到小排(身高相同k小的站前面)  Arrays.sort(people, (a, b) -> {  if (a[0] == b[0]) return a[1] - b[1];   // a - b 是升序排列,故在a[0] == b[0]的狀況下,會根據k值升序排列  return b[0] - a[0];   //b - a 是降序排列,在a[0] != b[0],的狀況會根據h值降序排列  });  LinkedList<int[]> que = new LinkedList<>();  for (int[] p : people) {  que.add(p[1],p);   //Linkedlist.add(index, value),會將value插入到指定index裡。  }  return que.toArray(new int[people.length][]);  
}

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