• 【每日一题Day346】LC1488避免洪水泛滥 | 贪心+哈希表


    避免洪水泛滥【LC1488】

    你的国家有无数个湖泊,所有湖泊一开始都是空的。当第 n 个湖泊下雨前是空的,那么它就会装满水。如果第 n 个湖泊下雨前是 满的 ,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] == 0ans[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。

    • 思路:贪心+哈希表

      • 当如果某个湖泊在第 i i i天和第 j j j天会下雨,那么需要在没有湖泊下雨的第 k k k天将该湖泊抽干, k ∈ ( i , j ) k\in (i,j) k(i,j)
        • 贪心:为了避免其他湖泊发生湖水、即不影响将其他湖泊抽干,我们应该选择第一个大于 i i i的索引作为 k k k
        • 如果没有合法的 k k k,则证明没办法阻止洪水,返回一个 空的数组
      • 根据以上思路,我们需要以下数据结构实现
        • 哈希表:key为湖泊编号,value为湖泊在第几天下雨
        • TreeSet:记录哪天不下雨,可以抽干某个湖泊的水;使用API搜索大于给定元素的最小元素并删除给元素
    • 实现

      class Solution {
          public int[] avoidFlood(int[] rains) {
              int n = rains.length;
              int[] ans = new int[n];
              Arrays.fill(ans, -1);
              TreeSet<Integer> days = new TreeSet<>();// 记录哪天可以抽干某个湖泊的水
              Map<Integer, Integer> fullPools = new HashMap<>();// key为湖泊编号,value为湖泊在第几天下雨
              for (int i = 0; i < n; i++){
                  if (rains[i] == 0){
                      days.add(i);
                      ans[i] = 1;// 任意抽干一个湖泊
                  }else if (fullPools.containsKey(rains[i])){
                      // 湖泊已满,需要在fullPools.get(rains[i])之后抽干该湖泊
                      Integer j = days.higher(fullPools.get(rains[i]));//返回此set中大于给定元素的最小元素,如果没有这样的元素,则返回NULL。
                      if (j == null){
                          return new int[0];
                      }else{
                          ans[j] = rains[i];
                          days.remove(j);
                          fullPools.put(rains[i], i);
                      }           
                  }else{
                      fullPools.put(rains[i], i);
                  }
              }
              
              return ans;
          }
      }
      
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      • 复杂度

        • 时间复杂度: O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)
        • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/Tikitian/article/details/133805017