题目大意:
可以到达的最远建筑
给你一个整数数组 heights ,表示建筑物的高度。另有一些砖块 bricks 和梯子 ladders 。
- 你从建筑物 0 开始旅程,不断向后面的建筑物移动,期间可能会用到砖块或梯子。
- 当从建筑物 i 移动到建筑物 i+1(下标 从 0 开始 )时:
如果当前建筑物的高度 大于或等于 下一建筑物的高度,则不需要梯子或砖块
如果当前建筑的高度 小于 下一个建筑的高度,您可以使用 一架梯子 或 (h[i+1] – h[i]) 个砖块
如果以最佳方式使用给定的梯子和砖块,返回你可以到达的最远建筑物的下标(下标 从 0 开始 )。
示例 1:
输入:heights = [4,2,7,6,9,14,12], bricks = 5, ladders = 1 输出:4 解释:从建筑物 0 出发,你可以按此方案完成旅程: - 不使用砖块或梯子到达建筑物 1 ,因为 4 >= 2 - 使用 5 个砖块到达建筑物 2 。你必须使用砖块或梯子,因为 2 < 7 - 不使用砖块或梯子到达建筑物 3 ,因为 7 >= 6 - 使用唯一的梯子到达建筑物 4 。你必须使用砖块或梯子,因为 6 < 9 - 无法越过建筑物 4 ,因为没有更多砖块或梯子。
示例 2:
输入:heights = [4,12,2,7,3,18,20,3,19], bricks = 10, ladders = 2 输出:7
示例 3:
输入:heights = [14,3,19,3], bricks = 17, ladders = 0 输出:3
提示:
1 <= heights.length <= 105
1 <= heights[i] <= 106
0 <= bricks <= 109
0 <= ladders <= heights.length
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解题思路分析:
这道题第一反应是动态规划,毕竟是求最优解嘛,使用动态规划应该没毛病。但看了一下题目的数据规模,果断放弃了。对于这种数据量很大的题目,当不能使用DP时,我们要下意识想到贪心或者是二分。本题我们使用贪心来解题。
首先我们要想明白一个问题,梯子与砖块的区别在哪里?对于两栋建筑间的高度差diff,如果使用砖块,我们需要使用diff块,要使用梯子,无论diff为多大都只需1把,因此我们可以将梯子理解为无限多个砖块。这样一想,贪心思路就清晰了,假设我们有 n 架梯子,那么我们会在高度差diff 最大的那 n 次使用梯子,而在剩余的情况下使用砖块。
解题时,我们从下标0向后循环每一个高度,并使用PriorityQueue维护n个最大的高度差diff,对于剩余的diff,我们需要使用砖块,当砖块数量不够填平剩余的diff时,表示无法再继续移动,当前下标即是返回结果。
实现代码:
public int furthestBuilding(int[] heights, int bricks, int ladders) { // 优先队列中存储最大的ladders个高度差,这些差值将使用梯子 PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>(); // 需要使用砖块的 高度 的和 int sumHeight = 0; for(int i=0;i<heights.length-1;i++){ // 循环每一个高度 int diff = heights[i+1] - heights[i]; // 当前与后一建筑的高度差 if(diff>0){ // 如果高度差大于0 q.offer(diff); // 将高度差加入优先队列 // 如果优先队列已满,需要拿出一个其中的最小值,改为使用砖块 if (q.size() > ladders) { // 如果列队已满 int minHeight = q.poll(); // 取出一个最小的高度差 sumHeight += minHeight; // 将其累加至使用砖块的高度 } // 如果需要使用砖块的高度大于砖块数量,表示不能继续前进 if (sumHeight > bricks) { return i; // 返回当前下标 } } } return heights.length - 1; }
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