当前位置: 首页 > news >正文

leetcode 1326. Minimum Number of Taps to Open to Water a Garden

在这里插入图片描述

x轴上的花园范围为[0,n], 0~n这个n+1个离散点上有水龙头,第 i 个水龙头能浇水的范围为[i-ranges[i], i+ranges[i]].
求能浇整个花园的最小水龙头个数。

思路:

方法一
greedy

先把每个水龙头能浇的区间准备好,
用一个数组保存所有区间,数组下标为区间起点,数组内容为区间终点。

然后从左到右遍历这个数组,到这里就和55题Jump Game类似了。
用一个变量canReach表示到目前的水龙头为止能浇到的最远距离。preEnd表示前一个水龙头的区间终点。

如果当前位置 > preEnd,说明需要开一个新的水龙头,
但是如果这时canReach <= preEnd(前一水龙头处能浇到的最远距离也无法到达当前位置,后面有说明),说明无法到达,返回-1.
更新preEnd到canReach (canReach这时还没有更新,即preEnd更新到前一个水龙头为止的最远范围). 水龙头个数+1.
把canReach更新到和当前区间终点相比的较大值。

有一个特殊情况要注意下,就是Example2中ranges[i]=0的情况。
注意能浇水到整个花园说明不止是离散点i , i+1, …能浇到,i 到 i+1之间的连续点部分也必须在区间中。
而ranges[i] = 0 表示只能浇到离散点 i 本身。比如1,2点能浇到,但它们之间的1.1, 1.2, …都不在浇灌范围。
所以在处理区间时,canReach必须能到达当前点才算满足条件。

    public int minTaps(int n, int[] ranges) {int preEnd = 0;int canReach = 0;int[] startEnd = new int[n+1];int cnt = 0;for(int i = 0; i <= n; i++) {if(ranges[i] == 0) continue;int start = (i - ranges[i] < 0 ? 0 : i - ranges[i]);int end = (i + ranges[i] > n ? n : i + ranges[i]);startEnd[start] = end;}for(int i = 0; i <= n; i++) {if(i > preEnd) {if(canReach <= preEnd) return -1;cnt ++;preEnd = canReach;}if(startEnd[i] > canReach) canReach = startEnd[i];}//cnt是前一区间满足条件时在当前区间加的,最后一个区间没有下一区间去处理,所以要在最后处理一下//如果preEnd能到达最后位置,就不需要cnt+1,如果到不了,需要再cnt++,preEnd更新到canReachreturn cnt + (preEnd < n ? 1 : 0);}

方法二

DP
dp[i ] 表示浇到 i 位置所需的水龙头个数。
开始的时候,除了dp[0],其他全部初始化为无穷大。

还是像上面一样从左到右计算每个水龙头的浇水区间。
区间内每个点处所需的最少水龙头个数dp[ i ] = min(dp[i], dp[区间的起点]+1).
这是什么意义呢?
因为dp[0]=0, 当更新水龙头0的区间时,都会以dp[0]+1为准,把0处的水龙头能浇到的范围内,每个点处所需水龙头个数更新为1.
假设第一个区间为[0,2],更新如下
1 1 1 Inf Inf Inf
这时假如进入下一区间[2,4],那么在2的位置,仍然可以保持dp[2]=min(dp[2], dp[2]+1)=1.
到了位置3时,dp[3]=min(Inf,dp[2]+1)就变成需要2个水龙头。
同样的,如果前一范围覆盖不到后面的区间,就会出现min(inf, inf+1)的情况。
最后返回dp[n], 如果dp[n]为Inf, 说明无法浇到整个花园,返回-1.

    public int minTaps(int n, int[] ranges) {final int INF = 100000;int[] dp = new int[n+1];Arrays.fill(dp, INF);dp[0] = 0;for(int i = 0; i <= n; i++) {int start = (i-ranges[i] < 0 ? 0 : i-ranges[i]);int end = (i + ranges[i] > n ? n : i+ranges[i]);for(int j = start; j <= end; j++){dp[j] = Math.min(dp[j], dp[start]+1);}}return dp[n] == INF ? -1 : dp[n];}

相关文章:

leetcode 1326. Minimum Number of Taps to Open to Water a Garden

x轴上的花园范围为[0,n], 0~n这个n1个离散点上有水龙头&#xff0c;第 i 个水龙头能浇水的范围为[i-ranges[i], iranges[i]]. 求能浇整个花园的最小水龙头个数。 思路&#xff1a; 方法一&#xff1a; greedy 先把每个水龙头能浇的区间准备好&#xff0c; 用一个数组保存所有…...

C++日期类的基本实现

前言 对于许多出初学C的同学来说首先接触的第一个完整的类便是日期类&#xff0c;这个类能有效的帮助我们理解C中有关类的初始化以及重载的相关知识&#xff0c;帮助我们轻松上手体验C的魅力。 文章目录 前言一、日期类整体初概二、构造2.1 判断日期是否合法2.2 构造函数 三、…...

第六章:数据结构与算法-part3:数据结构算法提升

文章目录 一、排序算法1.1 插入排序1、直接插入排序2、折半插入排序3、希尔排序 1.2、交换排序法1、起泡排序2、快速排序 1.3 选择类排序1、简单选择排序 二、业务逻辑算法设计2.1 基本概念和术语2.2 静态查找表2.3、有序表的查找 一、排序算法 排序是数据处理过程中经常使用的…...

keras深度学习框架通过卷积神经网络cnn实现手写数字识别

昨天通过keras构建简单神经网络实现手写数字识别&#xff0c;结果在最后进行我们自己的手写数字识别的时候&#xff0c;准确率堪忧&#xff0c;只有60%。今天通过卷积神经网络来实现手写数字识别。 构建卷积神经网络和简单神经网络思路类似&#xff0c;只不过这里加入了卷积、池…...

Springboot启动异常 Command line is too long

Springboot启动异常 Command line is too long Springboot启动时直接报异常 Command line is too long. Shorten command line for xxxxxApplication or also for Spring Boot default解决方案: 修改 SystemApplication 的 Shorten command line&#xff0c;选择 JAR manife…...

PXE 装机(五十)

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 目录 前言 一、PXE是什么 二、PXE的组件 三、配置vsftpd 四、配置tftp 五、准备pxelinx.0文件、引导文件、内核文件 ​六、配置dhcp 七、创建default文件 八、配置pxe无人值守…...

C++ 虚函数与纯虚函数

目录 1. 虚函数 2. 纯虚函数 C 中的虚函数和纯虚函数都是实现多态的重要机制。多态可以让不同的对象以相同的方式进行操作&#xff0c;从而简化代码的编写和维护。 1. 虚函数 虚函数是一种在基类中声明的函数&#xff0c;可以在派生类中进行重写。在运行时&#xff0c;根据对…...

警告:Provides transitive vulnerable dependency maven:org.yaml:snakeyaml:1.30

1. 警告 SpringBoot 的 validation 依赖包含有易受攻击的依赖 snakeyaml。 警告信息如下&#xff1a; Provides transitive vulnerable dependency maven:org.yaml:snakeyaml:1.30 意思是&#xff1a;提供了可传递的易受攻击依赖 maven:org.yaml:snakeyaml:1.30 2. 警告示例 …...

中文命名实体识别

本文通过people_daily_ner数据集&#xff0c;介绍两段式训练过程&#xff0c;第一阶段是训练下游任务模型&#xff0c;第二阶段是联合训练下游任务模型和预训练模型&#xff0c;来实现中文命名实体识别任务。 一.任务和数据集介绍 1.命名实体识别任务 NER&#xff08;Named En…...

WPF CommunityToolkit.Mvvm Messenger通讯

文章目录 环境WeakReferenceMessenger方法介绍无回调订阅发送Token区分有回调订阅发送 环境 CommunityToolkit.Mvvm Messenger 十月的寒流: 如何使用 CommunityToolkit.Mvvm 中的 Messenger 来进行 ViewModel 之间的通信 WeakReferenceMessenger 我这里只讲简单的弱Messenger…...

【杂言】写在研究生开学季

这两天搬进了深研院的宿舍&#xff0c;比中南的本科宿舍好很多&#xff0c;所以个人还算满意。受台风 “苏拉” 的影响&#xff0c;原本的迎新计划全部打乱&#xff0c;导致我现在都还没报道。刚开学的半个月将被各类讲座、体检以及入学教育等活动占满&#xff0c;之后又是比较…...

渗透测试漏洞原理之---【任意文件读取漏洞】

文章目录 1、概述1.1、漏洞成因1.2、漏洞危害1.3、漏洞分类1.4、任意文件读取1.4.1、文件读取函数1.4.2、任意文件读取 1.5、任意文件下载1.5.1、一般情况1.5.2、PHP实现1.5.3、任意文件下载 2、任意文件读取攻防2.1、路径过滤2.1.1、过滤../ 2.2、简单绕过2.2.1、双写绕过2.2.…...

合宙Air724UG LuatOS-Air LVGL API控件-图片 (Image)

图片 (Image) 图片IMG是用于显示图像的基本对象类型&#xff0c;图像来源可以是文件&#xff0c;或者定义的符号。 示例代码 -- 创建图片控件 img lvgl.img_create(lvgl.scr_act(), nil) -- 设置图片显示的图像 lvgl.img_set_src(img, "/lua/luatos.png") -- 图片…...

仿京东 项目笔记2(注册登录)

这里写目录标题 1. 注册页面1.1 注册/登录页面——接口请求1.2 Vue开发中Element UI的样式穿透1.2.1 ::v-deep的使用1.2.2 elementUI Dialog内容区域显示滚动条 1.3 注册页面——步骤条和表单联动 stepsform1.4 注册页面——滑动拼图验证1.5 注册页面——element-ui组件Popover…...

Spark与Flink的区别

分析&回答 &#xff08;1&#xff09;设计理念 1、Spark的技术理念是使用微批来模拟流的计算,基于Micro-batch,数据流以时间为单位被切分为一个个批次,通过分布式数据集RDD进行批量处理,是一种伪实时。 2、Flink是基于事件驱动的&#xff0c;是面向流的处理框架, Flink基于…...

未来智造:珠三角引领人工智能产业集群

原创 | 文 BFT机器人 产业集群是指产业或产业群体在地理位置上集聚的现象&#xff0c;产业集群的研究对拉动区域经济发展&#xff0c;提高区域产业竞争力具有重要意义。 从我国人工智能产业集群形成及区域布局来看&#xff0c;我国人工智能产业发展主要集聚在京津冀、长三角、…...

【Unity db】sqlite

背景 最近使用unity&#xff0c;需要用到sqlite&#xff0c;记录下使用过程 需要的动态库 Mono.Data.Sqlite.dll&#xff0c;这个文件下载参考下面链接 SqliteConnection的Close和Open 连接的概念&#xff1a; 在数据库编程中&#xff0c;连接是一个重要的概念&#xff0c…...

Linux 指令心法(四)`touch` 创建一个新的空文件

文章目录 命令的概述和用途命令的用法命令行选项和参数的详细说明命令的示例命令的注意事项或提示 命令的概述和用途 touch 是一个用于在 Linux 和 Unix 系统中创建空文件或更改现有文件的访问和修改时间的命令。如果指定的文件不存在&#xff0c;touch会创建一个新的空文件&a…...

分类算法系列②:KNN算法

目录 KNN算法 1、简介 2、原理分析 数学原理 相关公式及其过程分析 距离度量 k值选择 分类决策规则 3、API 4、⭐案例实践 4.1、分析 4.2、代码 5、K-近邻算法总结 &#x1f343;作者介绍&#xff1a;准大三网络工程专业在读&#xff0c;努力学习Java&#xff0c;涉…...

12. 微积分 - 梯度积分

Hi,大家好。我是茶桁。 上一节课,我们讲了方向导数,并且在最后留了个小尾巴,是什么呢?就是梯度。 我们再来回看一下但是的这个式子: [ f x f y...

Large Language Models and Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges

本文是LLM系列的文章&#xff0c;针对《Large Language Models and Knowledge Graphs: Opportunities and Challenges》的翻译。 大语言模型和知识图谱&#xff1a;机会与挑战 摘要1 引言2 社区内的共同辩论点3 机会和愿景4 关键研究主题和相关挑战5 前景 摘要 大型语言模型&…...

Python操作Excel教程(图文教程,超详细)Python xlwings模块详解,

「作者主页」&#xff1a;士别三日wyx 「作者简介」&#xff1a;CSDN top100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者 「推荐专栏」&#xff1a;小白零基础《Python入门到精通》 xlwings模块详解 1、快速入门1、打开Excel2、创建工作簿2.1、使用工作簿2.2、操作…...

Java入门

Java导入包 import 主要用于导入在使用类前准备好了Import 关键字可以多次使用&#xff0c;导入多个包Import 关键字可以多次使用&#xff0c;导入多个类如果同一个包中需要大量的类&#xff0c;那么可以使用通配符进行导入如果Import了不同包&#xff0c;相同名称的类&#x…...

深度解析BERT:从理论到Pytorch实战

本文从BERT的基本概念和架构开始&#xff0c;详细讲解了其预训练和微调机制&#xff0c;并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点&#xff0c;包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead&#x…...

小程序数据导出文件

小程序josn数据生成excel文件 先从下载传送门将xlsx.mini.min.js拷贝下来&#xff0c;新建xlsx.js文件放入小程序项目文件夹下。 const XLSX require(./xlsx)//在需要用的页面中引入// 定义导出 Excel 报表的方法exportData() {const that thislet newData [{time:2021,val…...

hadoop1.2.1伪分布式搭建

0.使用host-only方式 将Windows上的虚拟网卡改成跟Linux上的网卡在同一网段 注意&#xff1a;一定要将widonws上的WMnet1的IP设置和你的虚拟机在同一网段&#xff0c;但是IP不能相同 1.Linux环境配置&#xff08;windows下面的防火墙也要关闭&#xff09; 1.1修改主…...

【校招VIP】前端JavaScript语言之跨域

考点介绍&#xff1a; 什么是跨域&#xff1f;浏览器从一个域名的网页去请求另一个域名的资源时&#xff0c;域名、端口、协议任一不同&#xff0c;都是跨域。跨域是前端校招的一个重要考点&#xff0c;在面试过程中经常遇到&#xff0c;需要着重掌握。本期分享的前端算法考点之…...

mysql调优小计

1.选择最合适的字段属性&#xff1a;类型、⻓度、是否允许NULL等&#xff1b;尽量把字段设为not null&#xff0c;⼀⾯查询时对⽐是否为null&#xff1b; 2.要尽量避免全表扫描&#xff0c;⾸先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建⽴索引。 3.应尽量避免在 where ⼦句中对…...

AI:04-基于机器学习的蘑菇分类

蘑菇是一类广泛分布的真菌,其中许多种类具有重要的食用和药用价值,但也存在着一些有毒蘑菇。因此,准确地区分可食用和有毒的蘑菇对于保障人们的食品安全和健康至关重要。本研究旨在基于机器学习技术开发一种蘑菇分类系统,以实现对蘑菇的自动分类和识别。通过构建合适的数据…...

算法——排序

排序 下面的代码会用到宏定义&#xff0c;因为再C中没有swap交换函数&#xff0c;所以对于swap的宏定义代码如下&#xff1a; #define swap(a, b) {\__typeof(a) __a a; a b; b __a;\ } 稳定排序&#xff1a; 1.插入排序&#xff1a; 插入排序会将数组&#xff0c;分位两个部…...