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代码随想录算法训练营day29(0123)

1.加油站

此题很巧妙,暴力法好像可以解决,但是又不知道怎么下手。能稍微知道是差值,但是具体思路跟代码又有点抓瞎,看了题解,不愧是贪心法,这个思路很牛。

题目

134. 加油站

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。

示例 1:

输入: gas = [1,2,3,4,5], cost = [3,4,5,1,2]
输出: 3
解释:
从 3 号加油站(索引为 3 处)出发,可获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
开往 4 号加油站,此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油
开往 0 号加油站,此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油
开往 1 号加油站,此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油
开往 2 号加油站,此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油
开往 3 号加油站,你需要消耗 5 升汽油,正好足够你返回到 3 号加油站。
因此,3 可为起始索引。

示例 2:

输入: gas = [2,3,4], cost = [3,4,3]
输出: -1
解释:
你不能从 0 号或 1 号加油站出发,因为没有足够的汽油可以让你行驶到下一个加油站。
我们从 2 号加油站出发,可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
开往 0 号加油站,此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油
开往 1 号加油站,此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油
你无法返回 2 号加油站,因为返程需要消耗 4 升汽油,但是你的油箱只有 3 升汽油。
因此,无论怎样,你都不可能绕环路行驶一周。

提示:

  • gas.length == n
  • cost.length == n
  • 1 <= n <= 105
  • 0 <= gas[i], cost[i] <= 104
思路与代码

代码随想录

可以换一个思路,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起始位置了。

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

class Solution {
public:
    int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {
        int curSum=0;
        int totalSum=0;
        int start=0;
        for(int i=0;i<gas.size();i++){
            curSum+=gas[i]-cost[i];
            totalSum+=gas[i]-cost[i];
            if(curSum<0){ //当前累加和差值小于0
                curSum=0; //重置
                start=i+1; //换下一个加油站
            }
        }
        if(totalSum<0) return -1; //怎么都不可能跑完一圈
        return start;
    }
};
 2.分发糖果

巧妙的不行

题目

135. 分发糖果

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 。

示例 1:

输入:ratings = [1,0,2]
输出:5
解释:你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。

示例 2:

输入:ratings = [1,2,2]
输出:4
解释:你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。
     第三个孩子只得到 1 颗糖果,这满足题面中的两个条件。
思路

这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;
}

1
2
3
4

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

代码
class Solution {
public:
    int candy(vector<int>& ratings) {
        vector<int>candy(ratings.size(),1);
        //右边比左边大的情况
        for(int i=1;i<ratings.size();i++){
            if(ratings[i]>ratings[i-1]){
                candy[i]=candy[i-1]+1;
            }
        }
        //左边比右边大的情况,但是需要取最大选
        for(int i=ratings.size()-2;i>=0;i--){
            if(ratings[i]>ratings[i+1]){
                candy[i]=max(candy[i+1]+1,candy[i]);
            }
        }
        int sum=0;
        for(int i=0;i<candy.size();i++){
            sum+=candy[i];
        }
        return sum;
    }
};
3.柠檬水找零

一开始想一口吃个胖子,直接收集所有零钱然后直接进行操作,但是这里是面额的,所有的钱情况不准确,还是需要分面额的钱来计算。

题目

860. 柠檬水找零

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 。

示例 1:

输入:bills = [5,5,5,10,20]
输出:true
解释:
前 3 位顾客那里,我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。
第 4 位顾客那里,我们收取一张 10 美元的钞票,并返还 5 美元。
第 5 位顾客那里,我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。
由于所有客户都得到了正确的找零,所以我们输出 true。

示例 2:

输入:bills = [5,5,10,10,20]
输出:false
解释:
前 2 位顾客那里,我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。
对于接下来的 2 位顾客,我们收取一张 10 美元的钞票,然后返还 5 美元。
对于最后一位顾客,我们无法退回 15 美元,因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。
由于不是每位顾客都得到了正确的找零,所以答案是 false。

提示:

  • 1 <= bills.length <= 105
  • bills[i] 不是 5 就是 10 或是 20 
代码
class Solution {
public:
    bool lemonadeChange(vector<int>& bills) {
        int five=0,ten=0,twety=0;
        //分三种情况
        for(int i=0;i<bills.size();i++){
            //第一种情况,收到的是5美元直接收钱不找零
            if(bills[i]==5){
                five++;
            }
            //第二中情况,收到的是10美元,找一个5美元
            if(bills[i]==10){
                if(five>0){
                    five--;
                    ten++;
                }
                else return false;
            }
            //第三种情况,收到二十美元,可以找10+5跟5*3
            if(bills[i]==20){
                if(ten>0&&five>0){
                    five--;
                    ten--;
                    twety++;
                }
                else if(five>=3){
                    five-=3;
                    twety++;
                }
                else return false;
            }
        }
        return true;
    }
};
4.根据身高重建队列

读懂题目就很难了,想到如何解决更难,有点云里雾里的,最后还是靠着题解勉强听懂。

题目

406. 根据身高重建队列

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)。

    示例 1:

    输入:people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]
    输出:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]
    解释:
    编号为 0 的人身高为 5 ,没有身高更高或者相同的人排在他前面。
    编号为 1 的人身高为 7 ,没有身高更高或者相同的人排在他前面。
    编号为 2 的人身高为 5 ,有 2 个身高更高或者相同的人排在他前面,即编号为 0 和 1 的人。
    编号为 3 的人身高为 6 ,有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面,即编号为 1 的人。
    编号为 4 的人身高为 4 ,有 4 个身高更高或者相同的人排在他前面,即编号为 0、1、2、3 的人。
    编号为 5 的人身高为 7 ,有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面,即编号为 1 的人。
    因此 [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 是重新构造后的队列。
    

    示例 2:

    输入:people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]]
    输出:[[4,0],[5,0],[2,2],[3,2],[1,4],[6,0]]
    

    提示:

    • 1 <= people.length <= 2000
    • 0 <= hi <= 106
    • 0 <= ki < people.length
    • 题目数据确保队列可以被重建
    思路

    代码随想录

    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。

    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

    vector数组

    // 版本一
    class Solution {
    public:
        static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
            if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
            return a[0] > b[0];
        }
        vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
            sort (people.begin(), people.end(), cmp);
            vector<vector<int>> que;
            for (int i = 0; i < people.size(); i++) {
                int position = people[i][1];
                que.insert(que.begin() + position, people[i]);
            }
            return que;
        }
    };

    链表

    // 版本二
    class Solution {
    public:
        // 身高从大到小排(身高相同k小的站前面)
        static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
            if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
            return a[0] > b[0];
        }
        vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
            sort (people.begin(), people.end(), cmp);
            list<vector<int>> que; // list底层是链表实现,插入效率比vector高的多
            for (int i = 0; i < people.size(); i++) {
                int position = people[i][1]; // 插入到下标为position的位置
                std::list<vector<int>>::iterator it = que.begin();
                while (position--) { // 寻找在插入位置
                    it++;
                }
                que.insert(it, people[i]);
            }
            return vector<vector<int>>(que.begin(), que.end());
        }
    };


    http://www.kler.cn/a/522584.html

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