Leetcode【435、452、738、991】

问题描述:【Greedy】435. Non-overlapping Intervals
解题思路:

这道题是给一个区间的集合,找到需要移除区间的最小数量,使剩余区间互不重叠。

实际上,这道题和 贪心算法之活动安排问题 很类似,贪心策略应该是每次选取结束时间最早的活动。直观上也很好理解,按这种方法选择相容活动为没有安排的活动留下尽可能多的时间。这也是把各项活动按照结束时间单调递增排序的原因。

到这道题中,我们求的是“不相容的活动”的数量。还是同样的做法,先按照右区间从小到大排序,然后遍历数组,找到重叠的区域(不相容的活动),将结果加 1;如果相容,指针向后移动。

Python3 实现:
class Solution:
    def eraseOverlapIntervals(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
        N = len(intervals)
        ans = 0
        intervals.sort(key=lambda x: x[1])  # 按照结束时间升序
        i, j = 0, 1
        while i < N and j < N:
            if intervals[j][0] < intervals[i][1]:  # 有重叠,要删除一个
                ans += 1
            else:  # 不重叠
                i = j
            j += 1
        return ans

print(Solution().eraseOverlapIntervals([[1,100],[11,22],[1,11],[2,12]]))  # 2

问题描述:【Greedy】452. Minimum Number of Arrows to Burst Balloons
解题思路:

这道题实际上是给一个气球区间的集合,求用最少数量的箭引爆所有气球。

我们的目的是用最少的箭来引爆所有气球,因此我们要尽量保证一支箭能穿过足够多的气球区间。其实,这道题和上面的 Leetcode 435 很类似,也属于活动时间安排问题。

因此,我们先按照右区间进行升序排列,遍历区间的过程中,左区间如果小于前面区间的右区间,说明两者有重叠;否则,说明需要增加一支箭来满足后面的区间。这种贪婪的思想可以保证尽量多的区间合并,因此能得到最少的箭数。

Python3 实现:
class Solution:
    def findMinArrowShots(self, points: List[List[int]]) -> int:
        N = len(points)
        if N == 0:
            return 0
        points.sort(key=lambda x: x[1])
        ans = 1
        i, j = 0, 1
        while i < N and j < N:
            if points[j][0] > points[i][1]:  # 两者没有重叠,增加一支箭
                i = j
                ans += 1
            j += 1
        return ans

问题描述:【Math】738. Monotone Increasing Digits
解题思路:

这道题是给一个数字 N,找到小于等于 N 的单调递增数字。

这道题需要找规律,我们先全排列一下 148 看一下结果:
148 -> 148;184 -> 179;418 -> 399;481 -> 479;814 -> 799;841 -> 799

由上面可以发现规律:从左到右遍历每一位数字,找到第一个逆序对(如 481 的第一个逆序对是 (8, 1));然后,将逆序对的第一个位置处的数字减 1,后面补够 9;最后,答案为:逆序对前面的数字 + 逆序对位置处数字减 1 + 逆序对后面补够 9。

以 481 为例,做法如下:

  • 使用两个指针 i 和 j,i 指向 4,j 指向 8;
  • 因为 4 < 8,则 i 和 j 都向后移动,i 指向 8,j 指向 1;
  • 因为 8 > 1,则找到第一个逆序对,8-1=7,后面补 9,最后得到答案 479。

注意:如果是 13555884 这种,结果应该为 13555799,但是按照上述规律会得到 13555879 的错误答案。因此,如果前面不是严格递增,i 不滑动(停留在第一个 8 的位置),只有 j 滑动(滑动到 4),这样我们就能定位第一个 8 的位置,从而得到正确答案。

Python3 实现:
class Solution:
    def monotoneIncreasingDigits(self, N: int) -> int:
        S = str(N)
        i, j = 0, 1
        while i < len(S) and j < len(S):
            if S[i] < S[j]:  # 如果严格递增,i和j都向后滑动
                i = j; j += 1
            elif S[i] == S[j]:  # 如果非严格递增,只有j向后滑动 
                j += 1
            else:  # S[i]>S[j],即第一个逆序对位置
                return int(S[:i] + str(int(S[i]) - 1) + '9' * (len(S) - i - 1))
        return N

问题描述:【Math】991. Broken Calculator
解题思路:

这道题是给 X 和 Y,X 每次只能执行乘 2 或者减 1 操作,求得到 Y 所需的最少操作步数。

很明显,如果 X >= Y,那么 X - Y 就是最后的答案。对于 X < Y,刚开始想的是用广搜 BFS 求解: 从M走到N最少步数,但是由于 X 和 Y 的取值范围都为 10^9 次方,开辟一个 10^9 的空间会造成内存溢出(最大只能开 10^8 次方的空间大小)。

那么,这道题很明显不是这样求解的,具体怎么做呢?我们可以从下面的例子中观察到一些规律:
X = 3,Y = 8:3 -> 2 -> 4 -> 8;
X = 5,Y = 8:5 -> 4 -> 8;
X = 6,Y = 8:6 -> 5 -> 4 -> 8;
X = 7,Y = 8:7 -> 6 -> 5 -> 4 -> 8;
X = 7,Y = 9:7 -> 6 -> 5 -> 10 -> 9;

我们发现,可以使用逆向思维,即从 Y 到 X 去考虑。当 Y > X 时,如果 Y 为奇数,就执行加 1 操作;如果 Y 为偶数,就执行除以 2 操作。当 Y 变得比 X 小后(如 X = 7,Y = 9 中,Y 变成了 5 后,5 < X),再一步一步执行加 1 的操作,最终得到 X。

这是一种贪婪的思想,即每次考虑让 Y 先除以 2,不行的话再执行加 1 操作。时间复杂度为 O(log Y),空间复杂度为 O(1)。

为什么这样会得到正确的答案?以下是证明,写得很清楚:坏了的计算器题解

Python3 实现:
class Solution:
    def brokenCalc(self, X: int, Y: int) -> int:
        ans = 0
        while Y > X:  # 从Y到X逆向思维考虑
            if Y % 2 == 1:  #Y为奇数+1
                Y += 1
            else:  #Y为偶数除以2
                Y //= 2
            ans += 1
        return ans + (X - Y)  # 最后还要加上X-Y,即Y<=X后,X一步一步到达Y
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