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  • 406. 根据身高重建队列

    406. 根据身高重建队列

    题目链接:406. 根据身高重建队列(中等)

    假设有打乱顺序的一群人站成一个队列,数组 people 表示队列中一些人的属性(不一定按顺序)。每个 people[i] = [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi ,前面 正好ki 个身高大于或等于 hi 的人。

    请你重新构造并返回输入数组 people 所表示的队列。返回的队列应该格式化为数组 queue ,其中 queue[j] = [hj, kj] 是队列中第 j 个人的属性(queue[0] 是排在队列前面的人)。

    示例 1:

    输入:people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]
    输出:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]
    解释:
    编号为 0 的人身高为 5 ,没有身高更高或者相同的人排在他前面。
    编号为 1 的人身高为 7 ,没有身高更高或者相同的人排在他前面。
    编号为 2 的人身高为 5 ,有 2 个身高更高或者相同的人排在他前面,即编号为 0 和 1 的人。
    编号为 3 的人身高为 6 ,有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面,即编号为 1 的人。
    编号为 4 的人身高为 4 ,有 4 个身高更高或者相同的人排在他前面,即编号为 0、1、2、3 的人。
    编号为 5 的人身高为 7 ,有 1 个身高更高或者相同的人排在他前面,即编号为 1 的人。
    因此 [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]] 是重新构造后的队列。

    示例 2:

    输入:people = [[6,0],[5,0],[4,0],[3,2],[2,2],[1,4]]
    输出:[[4,0],[5,0],[2,2],[3,2],[1,4],[6,0]]

    提示:

    • 1 <= people.length <= 2000

    • 0 <= hi <= 106

    • 0 <= ki < people.length

    • 题目数据确保队列可以被重建

    解题思路

    题目中有两个维度,一是h,二是k。所以需要先确定一个维度,再确定另外一个维度。

    本题首先先确定h,也就是按h的大小对 people 进行从大到小的排序(如果h相同,那就按k小的在前面排序)。

    所以有:

    people = [[7,0],[4,4],[7,1],[5,0],[6,1],[5,2]]

    people = [[7,0],[7,1],[6,1],[5,0],[5,2],[4,4]]

    接下来优先按h大的people的k来插入,这样后面插入的节点不会影响前面已经插入的节点。这就是本题的贪心之处,局部最优:优先按h大的people的k来插入,插入操作过后的people满足队列属性;全局最优:整个队列满足题目队列属性。

    插入过程:

    [[7,0]]

    [[7,0],[7,1]]

    [[7,0],[6,1],[7,1]]

    [[5,0],[7,0],[6,1],[7,1]]

    [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[7,1]]

    [[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

    C++

    class Solution {
    public:
        static bool cmp(vector<int> a, vector<int> b) {
            if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
            return a[0] > b[0];
        }
        vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
            sort(people.begin(), people.end(), cmp);
            vector<vector<int>> result;
            for (int i = 0; i < people.size(); i++) {
                int position = people[i][1];
                result.insert(result.begin() + position, people[i]);
            }
            return result;
        }
    };
    • 时间复杂度:O(n\log n + n^2)

    • 空间复杂度:O(n)

    使用vector是非常费时的,C++中vector(可以理解是一个动态数组,底层是普通数组实现的)如果插入元素大于预先普通数组大小,vector底部会有一个扩容的操作,即申请两倍于原先普通数组的大小,然后把数据拷贝到另一个更大的数组上。

    所以改成链表,可以有如下的代码。

    class Solution {
    public:
        static bool cmp(vector<int> a, vector<int> b) {
            if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
            return a[0] > b[0];
        }
        vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
            sort(people.begin(), people.end(), cmp);
            list<vector<int>> result;
            for (int i = 0; i < people.size(); i++) {
                int position = people[i][1];
                std::list<vector<int>>::iterator it = result.begin();
                while (position--) it++;
                result.insert(it, people[i]);
            }
            return vector<vector<int>>(result.begin(), result.end());
        }
    };
    • 时间复杂度:O(n\log n + n^2)

    • 空间复杂度:O(n)

    JavaScript

    var reconstructQueue = function(people) {
        const cmp = (a, b) => {
            if (a[0] === b[0]) return a[1] - b[1];
            return b[0] - a[0];
        }
        people.sort(cmp);
        let result = [];
        for (let i = 0; i < people.length; i++) {
            result.splice(people[i][1], 0, people[i]);
        }
        return result;
    };

     

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wltree/p/15798248.html
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