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  • Leetcode#149 Max Points on a Line

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    方法I:固定一个点,枚举剩下的点所构成直线(斜率)

    先固定一个点,然后计算该点到其他所有点的斜率,最后统计得到最多的共线的点的个数。时间复杂度为O(n^2),需要借助map数据结构保存中间结果,空间复杂度为O(n)。这种方法最大的问题是需要计算斜率,需要用到除法,可能会有数据精度的问题。

    方法II:固定一个直线,枚举剩下的点

    先固定一条直线,然后枚举剩下的点,判断是否在这条直线上。时间复杂度是O(n^3),因为只需要判断一下,所以空间复杂度为O(1)。优点是不用计算斜率,因为向量法判断三点是否共线只需要使用乘法,数据精度不再是问题。这种方法的问题是,时间复杂度高,必须剪枝优化,否则会超时。另外,因为数据可能有重复,所以应该先排序。

    不推荐方法II

     

    方法I代码:

     1     int maxPoints(vector<Point> &points) {
     2       int n = points.size();
     3       int maxCount = 0;
     4 
     5       if (n <= 2)
     6         return n;
     7 
     8       for (int i = 0; i < n; i++) {
     9         if (n - i <= maxCount) // 剪枝
    10           break;
    11 
    12         map<double, int> slopes; // 斜率
    13         int colline = 0; // 共线点数最大值
    14         int vertical = 0; // 垂直点数最大值
    15         int same = 0; // 重合点数
    16 
    17         for (int j = i + 1; j < n; j++) {
    18           if (points[i].x == points[j].x) {
    19             if (points[i].y == points[j].y)
    20               same++;
    21             else
    22               vertical++;
    23           }
    24           else {
    25             double slope = (double) (points[i].y - points[j].y) / (points[i].x - points[j].x);
    26             colline = max(colline, ++slopes[slope]);
    27           }
    28         }
    29         maxCount = max(maxCount, max(colline, vertical) + 1 + same);
    30       }
    31 
    32       return maxCount;
    33     }

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/boring09/p/4233650.html
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