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【差分数组】【数组】【2023-12-02】
题目来源
1094. 拼车
解题思路
本题朴素的解题思路是统计题目中提到的每一个站点的车上人数,如果某个站点的车上人数大于车上的座位数直接返回 false
,如果直到行程结束都没有返回 false
,则直接返回 true
。朴素方法的时间复杂度为
O
(
n
2
)
O(n^2)
O(n2),
n
n
n 最大为 1000
,该方法时间复杂度较高但是可以通过本题。
接下来将会介绍一种时间复杂度较优的方法,时间复杂度为 O ( n + U ) O(n + U) O(n+U)。
方法一:差分
我们先来看一下,朴素方法的实现代码:
class Solution {
public:
bool carPooling(vector<vector<int>>& trips, int capacity) {
vector<int> peoples(10010);
for (auto trip : trips) {
for (int i = trip[1]; i < trip[2]; ++i) {
peoples[i] += trip[0];
if (peoples[i] > capacity) {
return false;
}
}
}
return true;
}
};
注意观察朴素解法中对于数组 peoples
的更新,我们枚举并更新所有站点的车上人数,朴素方法的时间复杂度较高的原因就是此处的嵌套枚举更新人数。此处可以使用【差分数组】来优化时间复杂度。
什么是差分数组?
差分数组是一个与原数组长度相同的数组,其中,除了首元素,其余的每个元素都是原数组中相邻两个元素的差值。比如数组 arr = [1, 4, 5, 6]
的差分数组 diff = [1, 3, 1, 1]
,数组 arr[i] = diff[0, ..., i]
,即原数组 arr
中的第 i
个元素等于差分数组 diff
第 0
到第 i
个元素之和。
时间是如何优化的?
对于某一段旅行有 numPassengers
乘客,乘客上车点为 from
,下车点为 to
,这一段旅程的我们只需要更新差分数数组的两个位置对应的值,即更新乘客上车点 diff[from] += numPaaengers
, 更新乘客下车点 diff[to] -= numPaaengers
。此时的时间复杂度为
O
(
2
×
n
)
=
O
(
n
)
O(2 \times n) = O(n)
O(2×n)=O(n),
n
n
n 为数组 trips
的长度。
然后,利用差分数组累加得到每个站点的车上人数,并与 capacity
比较,… 此处的时间复杂度为
O
(
U
)
O(U)
O(U),
U
=
m
a
x
(
t
o
i
)
U = max(to_i)
U=max(toi)。
我们借助差分数组将嵌套枚举转化为了两个线性枚举,大大降低了时间复杂度。
实现代码
class Solution {
public:
bool carPooling(vector<vector<int>>& trips, int capacity) {
int d[1001];
memset(d, 0, sizeof(d));
for (auto trip : trips) {
int num = trip[0], from = trip[1], to = trip[2];
d[from] += num;
d[to] -= num;
}
int s = 0;
for (int v : d) {
s += v;
if (s > capacity) {
return false;
}
}
return true;
}
};
复杂度分析
时间复杂度:
O
(
n
+
U
)
O(n + U)
O(n+U),
n
n
n 为数组 trips
的长度,
U
=
m
a
x
(
t
o
i
)
U = max(to_i)
U=max(toi)。
空间复杂度: O ( U ) O(U) O(U)。
写在最后
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