LEETCODE 1488 Avoid Flood in The City 解题思路分析

题目大意:

避免洪水泛滥

你的国家有无数个湖泊,所有湖泊一开始都是空的。当第 n 个湖泊下雨的时候,如果第 n 个湖泊是空的,那么它就会装满水,否则这个湖泊会发生洪水。你的目标是避免任意一个湖泊发生洪水。

给你一个整数数组 rains ,其中:

  • rains[i] > 0 表示第 i 天时,第 rains[i] 个湖泊会下雨。
  • rains[i] == 0 表示第 i 天没有湖泊会下雨,你可以选择 一个 湖泊并 抽干 这个湖泊的水。

请返回一个数组ans ,满足:

  • ans.length == rains.length
  • 如果 rains[i] > 0 ,那么ans[i] == -1 。
  • 如果 rains[i] == 0 ,ans[i] 是你第 i 天选择抽干的湖泊。

如果有多种可行解,请返回它们中的 任意一个 。如果没办法阻止洪水,请返回一个 空的数组 。

请注意,如果你选择抽干一个装满水的湖泊,它会变成一个空的湖泊。但如果你选择抽干一个空的湖泊,那么将无事发生(详情请看示例 4)。

示例 1:

输入:rains = [1,2,3,4]
输出:[-1,-1,-1,-1]
解释:第一天后,装满水的湖泊包括 [1]
第二天后,装满水的湖泊包括 [1,2]
第三天后,装满水的湖泊包括 [1,2,3]
第四天后,装满水的湖泊包括 [1,2,3,4]
没有哪一天你可以抽干任何湖泊的水,也没有湖泊会发生洪水。

示例 2:

输入:rains = [1,2,0,0,2,1]
输出:[-1,-1,2,1,-1,-1]
解释:第一天后,装满水的湖泊包括 [1]
第二天后,装满水的湖泊包括 [1,2]
第三天后,我们抽干湖泊 2 。所以剩下装满水的湖泊包括 [1]
第四天后,我们抽干湖泊 1 。所以暂时没有装满水的湖泊了。
第五天后,装满水的湖泊包括 [2]。
第六天后,装满水的湖泊包括 [1,2]。
可以看出,这个方案下不会有洪水发生。同时, [-1,-1,1,2,-1,-1] 也是另一个可行的没有洪水的方案。

示例 3:

输入:rains = [1,2,0,1,2]
输出:[]
解释:第二天后,装满水的湖泊包括 [1,2]。我们可以在第三天抽干一个湖泊的水。
但第三天后,湖泊 1 和 2 都会再次下雨,所以不管我们第三天抽干哪个湖泊的水,另一个湖泊都会发生洪水。

示例 4:

输入:rains = [69,0,0,0,69]
输出:[-1,69,1,1,-1]
解释:任何形如 [-1,69,x,y,-1], [-1,x,69,y,-1] 或者 [-1,x,y,69,-1] 都是可行的解,其中 1 <= x,y <= 10^9

示例 5:

输入:rains = [10,20,20]
输出:[]
解释:由于湖泊 20 会连续下 2 天的雨,所以没有没有办法阻止洪水。

提示:

  • 1 <= rains.length <= 10^5
  • 0 <= rains[i] <= 10^9

如果想查看本题目是哪家公司的面试题,请参考以下免费链接: https://leetcode.jp/problemdetail.php?id=1488

解题思路分析:

这道题考察的重点是如何对数据进行排序。解题时,我们使用一个HashSet来记录当前已被填满水的湖泊。另外,当出现没有湖泊下雨的情况时,我们需要抽干一个湖泊的水,这也是本题的关键,抽干哪一个湖泊取决于已填满水的湖泊中未来哪一个会先下雨。因此这里我们需要使用一个PriorityQueue来记录当前已填满水的湖泊,并且利用他们接下来的降雨顺序排序。

对于降雨顺序我们没有办法直观取得,因此需要对题目给定数据进行预处理。我们建立一个长度等于rains的数组next[],next[i]代表距离rains[i]这个湖泊最近的下一个降雨日。我们从rains最后一个元素向前遍历,另外使用一个HashMap辅助记录当前元素最近出现的位置。循环中,如果HashMap内不存在当前元素,代表当未来当前湖泊不会再下雨,next[i]可以设置为一个MAX值,代表下一个降雨日在一个很遥远的未来。反之如果HashMap中存在当前元素,那么HashMap中的数值即是当前湖泊下一次降雨的时间,我们记录next[i]=HashMap.get(i)。同时更新HashMap中当前元素的值为当前日期(当前下标)。

解题步骤:

  1. 预处理数据,取得数组next[]。next[i]代表距离rains[i]最近的下一个降雨日。
  2. 循环rains数组,如果当前有湖泊下雨,查看该湖泊是否已近积水,如果是,代表当前湖泊会泛滥,返回一个空数组。
  3. 如果当前有湖泊下雨,并且当前湖泊没有积水,将当前湖泊编号rains[i]加入HashSet,代表当前湖泊已积水。另外将当前湖泊的编号rains[i]以及当前湖泊下一个降水日next[i]存入PriorityQueue,PriorityQueue以next[i]的升序排列。
  4. 如果当前没有湖泊下雨,需要清空一个湖泊,我们取得PriorityQueue中第一个元素,即接下来首先会下雨的湖泊,将该湖泊清空(从HashSet中删除该湖泊)。如果PriorityQueue为空,代表当前所有湖泊都没有积水,抽空任意一个湖泊即可。

实现代码:

public int[] avoidFlood(int[] rains) {
    // next[i]代表距离rains[i]最近的下一个降雨日。
    int[] next = new int[rains.length];
    // 辅助map,循环中记录每个湖泊距离当前最近的下一个降雨日
    Map<Integer,Integer> map=new HashMap<>();
    // 从最后一个元素向前遍历每一个降雨日
    for(int i=rains.length-1;i>=0;i--){
        // 取得当前湖泊最近的下一个降雨日,不存在时返回最大值
        int nextIndex=map.getOrDefault(rains[i],rains.length);
        // 当前湖泊最近的下一个降雨日
        next[i]=nextIndex;
        // 更新map中当前日期当前湖泊的下一个降雨日为当前日
        map.put(rains[i],i);
    }
    // 保存已积水湖泊,并以下一个降雨日的升序排序
    PriorityQueue<int[]> q=new PriorityQueue<>((a,b)->a[1]-b[1]);
    // 保存已积水湖泊
    Set<Integer> set=new HashSet<>();
    // 返回结果
    int[] res=new int[rains.length];
    // 循环每一个降雨日
    for(int i=0;i<rains.length;i++){
        // 当前降雨湖泊
        int lake=rains[i];
        // 如果有湖泊降雨
        if(lake>0){
            // 如果当前湖泊以积水,那么当前湖泊会发生泛滥,返回空数组
            if(set.contains(lake)) return new int[0];
            // 记录当前湖泊以积水
            set.add(lake);
            // 将当前湖泊以及当前湖泊的下一个降雨日存入queue
            q.offer(new int[]{lake,next[i]});
            // 当前返回结果为-1(题目要求)
            res[i]=-1;
        }else{ // 当前没有湖泊下雨
            res[i]=1; // 返回结果默认为1
            if(q.size()>0){ // 如果queue中存在元素
                // 取得未来最先下雨的一个湖泊
                int[] arr=q.poll();
                // 将该湖泊清空
                set.remove(arr[0]);
                // 返回结果设置为当前被清空湖泊
                res[i]=arr[0];
            }
        }
    }
    return res;
}

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