java数据结构与算法刷题目录(剑指Offer、LeetCode、ACM)-----主目录-----持续更新(进不去说明我没写完):https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/123063846 |
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文章目录
- 1. 左右遍历
- 2. 进阶:常数空间遍历,升序降序分治法
1. 左右遍历
解题思路:时间复杂度O( n n n),遍历两次数组,空间复杂度O( n n n),需要记录左遍历一次后的同学手里的糖 |
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- 先从左到右,依次给孩子们发糖,如果当前孩子分数比前一个高,就比前一个孩子多发一块糖,否则只给一块糖
- 此时老师们发现当前发的糖,不满足校方的要求,所以从右到左,想用right块糖和同学们手里的糖交换
- 如果当前孩子分数,比右边孩子的高,就以比右边孩子多发一块的数量right试图和当前孩子交换。如果比右边孩子的低,就只发一块试图交换
- 孩子很聪明,如果老师给的right块糖 < 自己当前持有的,孩子就不交换
代码 |
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class Solution {
public int candy(int[] ratings) {
int n = ratings.length;
int[] left = new int[n];//先从左到右处理一次,将处理结果保存起来
//注意,处理左到右时,不要统计糖果总数
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (i > 0 && ratings[i] > ratings[i - 1]) {//如果当前同学分数 > 前一个同学(左边同学)
left[i] = left[i - 1] + 1;//比前一个同学多分一块糖果
} else {//如果< = 前一个同学,先分配一块糖
left[i] = 1;
}
}
int right = 0, ret = 0;//right是通过给当前同学几块糖来交换它手里现在持有的糖(同学很聪明,只有right比自己手里的多才换),ret是糖果总数
//这里才需要统计糖果总数
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
if (i < n - 1 && ratings[i] > ratings[i + 1]) {//如果当前同学 > 后面同学(右边同学)
right++;//如果它 "连续" > 若干个右边的同学, 这若干个连续的右边的同学有几个,就给他分几块糖
} else {
right = 1;//当不在连续时,默认用一块糖换他手里的糖,看它换不换
}
//如果当前同学本身已有糖果 > right(我们现在想和它交换的糖果数量),他就不换
//如果right>left[i](当前同学已有糖果),同学选择用自己已有的糖,换取right块糖
ret += Math.max(left[i], right);//然后将自己持有的糖统计到ret中
}
return ret;
}
}
2. 进阶:常数空间遍历,升序降序分治法
升序降序分治法:就是将整个数组按照顺序,分成升序序列和降序序列。不再以单个元素为单位判断,而是以一个子序列为单位进行逻辑判断处理
- 这种算法,整个数组的第一个元素很关键
- 我们必须规定数组第一个元素是算作升序还是降序
- 因为升序的最后一个元素是最大的,降序的第一个元素是最大的。例如[1,2,3],[3,2,1],这两个序列,第一个是升序,第二个是降序,一个最大值在最后,一个最大值在最前面。
- 而这种思想怎么用到这道题呢?看下面的解题思路吧。
解题思路:时间复杂度O( n n n),空间复杂度O( 1 1 1) |
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- 将孩子所持有的分数的分布,看成两种形态,升序序列和降序序列
- 则每一个升序序列结束,必然紧跟一个降序序列,或者后面没有序列,反过来也一样,每一个降序序列后面,如果有其它序列,必然是一个升序序列
- 而我们要尽可能少分配糖果。
- 对于升序序列,第一个孩子分1块,后面每一个人比前一个人多分一块,构成升序,等差数列(1,2,3,4,5…)
- 对于降序序列,最后一个孩子分1块,前面每一个比后面一个人多分一块,构成降序,等差数列(…5,4,3,2,1)
- 每个升序序列的最后一个孩子,分这个序列中最多的糖果,每个降序序列的第一个孩子,分这个序列的最多的糖果
- 所以有一个
关键点
,如果两个相邻的序列长度相同,并且先升序后降序,那么升序序列的最后一个孩子的糖果,会和降序序列的第一个孩子的糖果数量一样,例如1,2,3,3,2,1此时,升序序列1,2,3最后一个孩子,可以多分一块糖,变成1,2,4. 从而整体构成满足条件的序列1,2,4,3,2,1.
特殊情况(利用程序要求的漏洞,从而分配最少得糖果):如果两个相邻的孩子分数一样,后面那个孩子直接从1颗糖果开始,从头开始构建序列。
因为,它只说相邻的孩子分数高的孩子糖要更多,如果分数相同,不需要遵循这个规则,直接给后面的孩子分配1颗关键点在于,如果相邻孩子分数一样,无论升序还是降序序列,直接从头开始构建,这样就将糖果数量控制在最低了。
第一个元素算作升序还是降序。算作升序,因为先升序后降序完美适配这道题,如果你感到困惑,看下面的例子。
[1,2,3,1,0]为例,我们要不断记录相邻两个序列的长度,并且只关注升序在前,降序在后的情况。
- 同学1号,先分配1块糖果。其本身默认构成升序序列(inc = 1),pre = 1(pre是前一个同学持有的糖果,现在1号同学是下一个同学的前一个同学)
- 同学2号,发现>=同学1号,构成升序序列,给其分配2块糖果(分数高的多分配),此时inc = 2,pre = 2;
- 同学3号,>=同学2号,构成升序序列,分配3颗糖果,此时inc = 3.pre = 3;
- 同学4号,<同学3号,构成降序序列(dec = 1).判断dec == inc = false,则遵循,每个降序序列的新同学都分配1块糖果,故4号同学1块糖,pre = 1
为什么要加dec == inc = false这个条件: 如果两个相邻的序列长度相同,并且先升序后降序,那么升序序列的最后一个孩子a的糖果,会和降序序列的第一个孩子b的糖果数量一样,例如1,2,3,3,2,1。但是a>b,此时a孩子必须+1.。假设同学a分配2颗糖(同学a是上一个升序序列最后一个同学,inc = 2,表示这个升序序列中,a前面就一个同学,分配1颗糖),然后后面同学都比它分数低,构成降序序列
- 同学b分配1颗糖,构成序列为2,1,是满足条件的。因为b的分数比a小。同时b构成降序序列,目前dec = 1.
- 同学c分数比b小,因为降序序列,新同学分1颗,此时序列为a = 2,b = 1,c = 1. 但是b比c分数高,因此b需要多分1块糖,此时序列为a = 2,b = 2,c = 1。降序序列新增一个同学,dec = 2
- 此时dec = inc = 2. 对应的情况是,降序序列头一个同学b,和上一个升序序列最后一个同学a的糖果相同。但是a>b.此时必须多给a分一块糖(因为a比b分数高,不能和b分一样的糖),因此a+1 = 3,从而构成序列a = 3,b = 2,c = 1,这样就满足条件了
- 同学5号,<同学4号,构成降序(dec = 2),新同学分配1块糖果,降序序列的其它同学就都得多分配一块,也就是4号同学多分一块,此时4号同学2块糖,5号同学1块糖。并且dex == inc =false,不用考虑对前面升序序列做操作
代码 |
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class Solution {
public int candy(int[] ratings) {
int n = ratings.length;
int ret = 1;//最终答案,初始为1,代表第一个孩子,无论大小先给他一块糖
//pre是上一个孩子获取的糖。
//算法的关键在于处理两个相邻的升序+降序序列,dec记录当前降序序列长度,
//inc记录上一个升序序列长度,初始为1,默认第一个孩子构成升序序列
int inc = 1, dec = 0, pre = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {//从第二个孩子开始
if (ratings[i] >= ratings[i - 1]) {//如果当前孩子分数>前一个,则当前构成升序序列
dec = 0;//降序序列的长度归0
//如果当前孩子分数 == 上一个,则重新开始构建序列,直接从1开始分配糖果
//如果当前>上一个,则继续构成升序序列,pre+1给当前孩子多分配一块糖
pre = ratings[i] == ratings[i - 1] ? 1 : pre + 1;
ret += pre;//将给当前孩子分配的糖果计入ret
inc = pre;//升序序列个数正好和分配的糖的数量是一致的,因为我们是1块一块叠加分配,正好构成升序序列
} else {//当前孩子分数<前一个,则开始构成降序序列
dec++;//降序序列长度+1
if (dec == inc) dec++;//如果当前降序序列长度 == 上一次的升序序列长度,则上一次升序序列最后一个孩子a分配的糖果 == 当前降序序列第一个孩子b的。但是a的分数>b .所以a孩子必须多分配一个糖果
ret += dec;//降序序列给最后一个新同学一块糖果,前面的都得+1, +1的个数正好是dec的个数
pre = 1;//降序序列的最后一个同学,都分配1颗糖果
}
}
return ret;
}
}