LeetCode:1488. 避免洪水泛滥(2023.10.13 C++)
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1488. 避免洪水泛滥
实现代码与解析:
贪心
原理思路:
1488. 避免洪水泛滥
题目描述:
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] == 0
,ans[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。
示例 1:
输入:rains = [1,2,3,4] 输出:[-1,-1,-1,-1] 解释:第一天后,装满水的湖泊包括 [1] 第二天后,装满水的湖泊包括 [1,2] 第三天后,装满水的湖泊包括 [1,2,3] 第四天后,装满水的湖泊包括 [1,2,3,4] 没有哪一天你可以抽干任何湖泊的水,也没有湖泊会发生洪水。
示例 2:
输入:rains = [1,2,0,0,2,1] 输出:[-1,-1,2,1,-1,-1] 解释:第一天后,装满水的湖泊包括 [1] 第二天后,装满水的湖泊包括 [1,2] 第三天后,我们抽干湖泊 2 。所以剩下装满水的湖泊包括 [1] 第四天后,我们抽干湖泊 1 。所以暂时没有装满水的湖泊了。 第五天后,装满水的湖泊包括 [2]。 第六天后,装满水的湖泊包括 [1,2]。 可以看出,这个方案下不会有洪水发生。同时, [-1,-1,1,2,-1,-1] 也是另一个可行的没有洪水的方案。
示例 3:
输入:rains = [1,2,0,1,2] 输出:[] 解释:第二天后,装满水的湖泊包括 [1,2]。我们可以在第三天抽干一个湖泊的水。 但第三天后,湖泊 1 和 2 都会再次下雨,所以不管我们第三天抽干哪个湖泊的水,另一个湖泊都会发生洪水。
提示:
1 <= rains.length <= 105
0 <= rains[i] <= 109
实现代码与解析:
贪心
class Solution {
public:vector<int> avoidFlood(vector<int>& rains) {int n = rains.size();vector<int> res(n, 1); // 没雨的日子就算不抽水,也要选一个湖泊1unordered_map<int, int> full; // <满的湖泊编号,在第几天满的>set<int> no_rain_days; // 从小到大排序, 无水的日子,可以抽水的机会日子for (int i = 0; i < n; i++) {if (rains[i] == 0) no_rain_days.insert(i); // 无雨,先把抽水的机会存起来else {res[i] = -1;if (full.count(rains[i])) { // 已经满了,再有雨就要洪水了,用掉一次抽水机会auto it = no_rain_days.upper_bound(full[rains[i]]); // 在满后的第一个无雨日抽水,这里是满足贪心规则,为了后面操作的最优选择if (it == no_rain_days.end()) return {}; // 如果满后没有无水日,那么ggres[*it] = rains[i]; // 记录结果,这天我们抽水的湖泊编号no_rain_days.erase(it); // 这个机会用了,去除}full[rains[i]] = i; // 今天下雨了,灌满}}return res;}
};
原理思路:
感觉注释写的非常详细了。
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