当前位置: 首页 > news >正文

力扣第406题 根据身高重建队列 c++ 贪心思维

题目

406. 根据身高重建队列

中等

相关标签

贪心   树状数组   线段树   数组   排序

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 有 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

思路和解题方法

  • 首先,定义了一个静态成员函数cmp作为排序函数。在该函数中,根据题目要求,我们首先比较两个人的身高(a[0]和b[0]),如果身高相同,则按照第二个元素(a[1]和b[1])即前面身高大于等于自己的人数进行升序排序。如果身高不同,则按照身高降序排序。
  • 接下来,在reconstructQueue函数中,对输入的people数组进行排序,排序的依据是调用了上述定义的cmp函数。这样,排序后的数组就满足了题目要求:身高高的人排在前面,身高相同的人按照前面身高大于等于自己的人数进行排序。
  • 然后,创建一个空的二维向量que,用于存储重建后的队列。
  • 接下来,遍历排序后的people数组。对于每个人,根据其应该插入的位置(即前面身高大于等于自己的人数),使用insert函数将其插入到que中的对应位置。由于在插入之前已经按照身高和前面身高大于等于自己的人数进行了排序,所以每次插入操作都不会破坏已经插入的人的相对顺序。
  • 最后,返回重建后的队列que
  • 这种贪心的思路是基于以下观察:对于每个人,他的前面身高大于等于自己的人数已经确定了,而在重建队列时,只需要根据这个人数将其插入到合适的位置即可。由于已经按照身高和前面身高大于等于自己的人数进行了排序,所以每次插入操作都不会破坏已经插入的人的相对顺序。因此,通过贪心地从身高最高的人开始,依次将每个人插入到合适的位置,就可以得到满足题目要求的重建队列。

复杂度

        时间复杂度:

                O(n^2)

        在代码中,首先进行了一次排序操作,时间复杂度为O(nlogn),其中n是people数组的长度。然后,通过遍历排序后的数组,对于每个人都进行了一次插入操作。插入操作的平均时间复杂度为O(n),因为每个人可能需要插入到队列的任意位置。所以总体的时间复杂度为O(n^2)。

        空间复杂度

                O(n)

对于空间复杂度,除了输入的people数组外,额外使用了一个二维向量que来存储重建后的队列。队列的长度与people数组的长度相同,所以空间复杂度为O(n)。

c++ 代码

class Solution { 
public: // 定义一个静态函数 cmp,用于比较两个 vector<int> 对象static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) { // 如果 a 和 b 的第一个元素相同,则按照第二个元素进行比较,如果 a 的第二个元素小于 b 的第二个元素,则返回 true,否则返回 falseif (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1]; // 如果 a 和 b 的第一个元素不同,则按照第一个元素进行比较,如果 a 的第一个元素大于 b 的第一个元素,则返回 true,否则返回 falsereturn a[0] > b[0]; }// 定义一个函数 reconstructQueue,接收一个 vector<vector<int>> 类型的参数 peoplevector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) { // 对 people 数组进行排序,排序规则为 cmp 函数定义的方式sort (people.begin(), people.end(), cmp); // 定义一个空的 vector<vector<int>> 对象 quevector<vector<int>> que; // 遍历 people 数组for (int i = 0; i < people.size(); i++) { // 获取 people 数组中每个元素的第二个元素,即他们在队列中的位置,并赋值给 position 变量int position = people[i][1]; // 在 que 数组的指定位置插入 people 数组中的元素,实现重新构造队列que.insert(que.begin() + position, people[i]); } // 返回重新构造后的队列return que; } 
}; 

对比

用list优化后的代码

其优化是底层的相关知识

        具体来说,当需要在vector<int> que中插入或删除元素时,需要将该元素后面的所有元素向后移动或向前移动,以确保vector中的元素始终连续存储。这个过程的时间复杂度为O(n),其中n是vector中元素的数量。

        而在使用list<vector<int>> que时,插入或删除元素只需要修改相邻节点的指针,不需要移动元素本身,因此时间复杂度为O(1)。

class Solution {
public:// 身高从大到小排(身高相同k小的站前面)static bool cmp(const vector<int> a, const vector<int> b) {if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1]; // 如果身高相同,则按照k值从小到大排序return a[0] > b[0]; // 否则按照身高从大到小排序}vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {sort (people.begin(), people.end(), cmp); // 对people进行排序,使其满足题目要求的顺序list<vector<int>> que; // 创建一个链表,存储排序后的peoplefor (int i = 0; i < people.size(); i++) {int position = people[i][1]; // 获取当前人员的插入位置std::list<vector<int>>::iterator it = que.begin(); // 创建一个迭代器,指向链表头部while (position--) { // 寻找当前人员的插入位置it++; // 迭代器向后移动}que.insert(it, people[i]); // 在迭代器指向的位置前插入当前人员}return vector<vector<int>>(que.begin(), que.end()); // 将链表转换为二维向量并返回}
};

觉得有用的话可以点点赞,支持一下。

如果愿意的话关注一下。会对你有更多的帮助。

每天都会不定时更新哦  >人<  。

相关文章:

力扣第406题 根据身高重建队列 c++ 贪心思维

题目 406. 根据身高重建队列 中等 相关标签 贪心 树状数组 线段树 数组 排序 假设有打乱顺序的一群人站成一个队列&#xff0c;数组 people 表示队列中一些人的属性&#xff08;不一定按顺序&#xff09;。每个 people[i] [hi, ki] 表示第 i 个人的身高为 hi &am…...

postgresSQL 数据库本地创建表空间读取本地备份SQL文件

使用pgAdmin4&#xff0c;你安装PG得文件夹****/16/paAdmin 4 /runtime/pgAdmin4.exe 第一步&#xff1a;找到Tablespaces 第二步&#xff1a;创建表空间名称 第三步&#xff1a;指向数据文件 第四步&#xff1a;找到Databases&#xff0c;创建表空间 第五步&#xff1a;输入数…...

贝锐花生壳内网穿透推出全新功能,远程业务连接更安全

贝锐旗下内网穿透兼动态域名解析品牌花生壳目前推出了全新的“访问控制”功能&#xff0c;可精确设置访问权限&#xff0c;充分保障信息安全&#xff0c;满足更多用户安全远程访问内网服务的需求。 通过这一功能&#xff0c;可实现指定时间、IP、地区等条件下才能远程访问映射的…...

NIO和BIO编程

一、网络通信编程基本常识 1、什么是Socket&#xff1f; Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层&#xff0c;它是一组接口&#xff0c;一般由操作系统提供。 2、短连接 短连接是指socket建立连接之后传输数据确定接收完后关闭连接 3、长连接 长连接是指建立so…...

嵌入式系统设计师考试笔记之操作系统基础复习笔记二

目录 3、任务管理 &#xff08;1&#xff09;嵌入式操作系统的任务管理可以分为 &#xff08;2&#xff09;进程 &#xff08;3&#xff09;线程 &#xff08;4&#xff09;任务 &#xff08;5&#xff09;任务的创建与中止 &#xff08;6&#xff09;任务的状态任务有三…...

读图数据库实战笔记01_初识图

1. 图论 1.1. 起源于莱昂哈德欧拉在1736年发表的一篇关于“哥尼斯堡七桥问题”的论文 1.2. 要解决这个问题&#xff0c;该图需要零个或两个具有奇数连接的节点 1.3. 任何满足这一条件的图都被称为欧拉图 1.4. 如果路径只访问每条边一次&#xff0c;则该图具有欧拉路径 1.5…...

K-Means和KNN

主要区别 从无序 —> 有序 从K-Means —> KNN KNN&#xff1a;监督学习&#xff0c;类别是已知的&#xff0c;对已知分类的数据进行训练和学习&#xff0c;找到不同类的特征&#xff0c;再对未分类的数据进行分类。K-Means&#xff1a;无监督学习&#xff0c;事先不知道…...

【Python】【Flask】flask_login的初始化

【背景】 想要更高效地用现有的Flask_login包来实现用户管理方面的常用功能会话管理等。不想再手搓了。 【要点】 首先引入flask_login from flask_login import LoginManager, login_user, login_required, logout_user,current_user然后进行app级别的设置和初始化 login…...

Spring Cloud之API网关(Gateway)

目录 API网关 好处 解决方案 Gateway 简介 特征 核心概念 Route(路由) Predicate(断言) Filter(过滤器) 工作流程 Route(路由) 路由配置方式 1.yml配置文件路由 2.bean进行配置 3.动态路由 动态路由 Predicate(断言) 特点 常见断言 示例 Filter(过滤器) …...

nodejs+vue 电子书阅读系统

本文首先介绍了电子书阅读系统的发展背景与发展现状&#xff0c;然后遵循软件常规开发流程&#xff0c;首先针对系统选取适用的语言和开发平台&#xff0c;随着网络技术的不断发展&#xff0c;多媒体技术应用渐渐的出现在教育领域中&#xff0c;电子书阅读已经成为社会的一个热…...

百度文心一言4.0抢先体验教程!

&#x1f341; 展望&#xff1a;关注我, AI学习之旅上&#xff0c;我与您一同成长&#xff01; 一、 引言 想快速体验文心一言4.0&#xff0c;但又觉得技术难度太高&#xff1f;别担心&#xff0c;我来手把手教你&#xff01; &#x1f680; 10月17日&#xff0c;文心一言4.0…...

单目3D目标检测 方法综述——直接回归方法、基于深度信息方法、基于点云信息方法

本文综合整理单目3D目标检测的方法模型&#xff0c;包括&#xff1a;基于几何约束的直接回归方法&#xff0c;基于深度信息的方法&#xff0c;基于点云信息的方法。万字长文&#xff0c;慢慢阅读~ 直接回归方法 涉及到模型包括&#xff1a;MonoCon、MonoDLE、MonoFlex、CUPNet…...

oracle,CLOB转XML内存不足,ORA-27163: out of memory ORA-06512: at “SYS.XMLTYPE“,

通过kettle采集数据时&#xff0c;表输入的组件&#xff0c;查询报错。 ORA-27163: out of memory ORA-06512: at “SYS.XMLTYPE”, line 272 ORA-06512: at line 1 通过 ALTER SESSION SET EVENTS ‘31156 trace name context forever, level 0x400’; 修改会话配置 或直接修改…...

PHP与mysql数据库交互

PHP与mysql数据库交互 文章目录 PHP与mysql数据库交互方法速查建立与Mysql链接捕获连接错误SQL语句的执行SQL 错误SQL语句执行结果集对象方法速查 案例 方法速查 函数名 作用 mysqli_connect() 与MySQL 数据库建立连接。 mysqli_close() 关闭与MYSQL 数据库建…...

【广州华锐视点】VR飞行员驾驶模拟实训系统

VR飞行员驾驶模拟实训系统是一种基于虚拟现实技术的航空装备仿真测试技术&#xff0c;可以用于飞行员、乘务员和机务人员的训练。该系统可以模拟真实的飞行环境&#xff0c;包括天气、地形、飞机性能等&#xff0c;使被试者能够在虚拟环境中进行飞行操作&#xff0c;从而提高其…...

太烂的牌也要打完只为自己也不是为了其他什么原因。

day17_io02 1.上课代码敲一遍 2.读取一个文件&#xff0c;这个文件中有随机的一些数字字符&#xff0c;统计这些数字有几个偶数&#xff0c;几个奇数&#xff0c;并且追加写入到该文件末尾。 例如&#xff1a; a.txt文件&#xff1a; 3241256364789629090126581212515 奇数&…...

SDL窗口创建以及简单显示(1)

项目创建步骤 1. 使用Qt Creator创建一个C项目 2. 将SDL库文件放到源文件目录下 在项目pro文件中添加库文件 win32{INCLUDEPATH $$PWD/SDL2-2.0.10/includeLIBS $$PWD/SDL2-2.0.10/lib/x86/SDL2.lib } 使用SDL创建一个窗口 #include <stdio.h>#include <SDL.h>…...

【Html】交通灯问题

效果 实现方式 计时器&#xff1a;setTimeout或setInterval来计时。setInterval和 setTimeout 在某些情况下可能会出现计时不准确的情况。这通常是由于JavaScript的事件循环机制和其他代码执行所需的时间造成的。 问询&#xff1a;通过getCurrentLight将每个状态的持续时间设置…...

用IntelliJ远程打断点调试

前提当然是本地和远程部署的代码一样。 记录下步骤&#xff1a; 1&#xff0c;用token登录kuboard&#xff0c;找到目标容器的IP&#xff1a; 2, 用上一步找到的IP等信息创建Remote JVM Debug: 3&#xff0c;打断点&#xff0c;wkb说要把断点此属性改为线程。我试了下似乎…...

Spring-Bean的生命周期概述

Bean的生命周期概述 入门使用的Spring代码&#xff1a; ClassPathXmlApplicationContext context new ClassPathXmlApplicationContext("spring.xml"); UserService userService (UserService) context.getBean("userService"); userService.test(); …...

SENet 学习

ILSVRC 是一个比赛&#xff0c;全称是ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge&#xff0c;平常说的ImageNet比赛指的是这个比赛。 使用的数据集是ImageNet数据集的一个子集&#xff0c;一般说的ImageNet&#xff08;数据集&#xff09;实际上指的是ImageNet的这个子…...

目前和未来的缓存构建

说起来可能有点反直觉&#xff0c;有时候不运行反而可以帮助我们加快速度&#xff0c;这正是网络浏览器运行的指导原则。不必在页面上加载所有内容&#xff0c;缓存的元素已经存在&#xff0c;不需要每次访问网站或网页时都重新加载。页面加载速度越快&#xff0c;浏览器的工作…...

aws亚马逊云免费账号代充值!!!什么是 AWS Lambda?

AWS Lambda 是一项计算服务&#xff0c;可使您无需预配置或管理服务器即可运行代码。 Lambda 在可用性高的计算基础设施上运行您的代码&#xff0c;执行计算资源的所有管理工作&#xff0c;其中包括服务器和操作系统维护、容量调配和弹性伸缩和记录。使用 Lambda&#xff0c;您…...

《从零开始大模型开发与微调 :基于PyTorch与ChatGLM》简介

内 容 简 介 大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠&#xff0c;也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架&#xff0c;以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术&#xff0c;…...

【LeetCode】102. 二叉树的层序遍历

题目链接 文章目录 Python3方法一&#xff1a; 广度优先搜索 (BFS) ⟮ O ( n ) ⟯ \lgroup O(n) \rgroup ⟮O(n)⟯方法二&#xff1a; 深度优先搜索 (DFS) ⟮ O ( n ) ⟯ \lgroup O(n) \rgroup ⟮O(n)⟯ C方法一&#xff1a; 广度优先搜索 (BFS) ⟮ O ( n ) ⟯ \lgroup O(n…...

golang连接池检查连接失败时如何重试

在Go中&#xff0c;可以通过使用database/sql包的DB类型的Ping方法来检查数据库连接的可用性。如果连接检查失败&#xff0c;可以选择进行重试。以下是一个简单的示例代码&#xff0c;演示了如何在连接检查失败时进行重试&#xff1a; import ("database/sql""…...

从JavaScript到Rust的三年时间小结

Rust 是一种注重安全性、速度和并发性的系统编程语言。它能编译成高效的本地代码&#xff0c;无需垃圾回收即可访问内存等底层资源&#xff0c;同时还能防止分隔故障。 作者讨论了他们几年来用 Rust 构建大型应用程序和库的经验。他们发现 Rust 的借用检查器和类型系统有助于减…...

【Python机器学习】零基础掌握VotingRegressor集成学习

如何更准确地预测房价? 想象一下,你是一名房地产分析师,你的任务是预测一个小区的未来房价。这看似简单,但实际上,房价受到多种因素的影响,如地理位置、房屋面积、周围设施等。你可能会使用线性回归模型来进行预测,但是你会发现,尽管模型的准确性还可以,但还是存在一…...

云计算模式的区域LIS系统源码,基于ASP.NET+JQuery、EasyUI+MVC技术架构开发

云计算模式的区域LIS系统源码 云LIS系统源码&#xff0c;自主版权 LIS系统是专为医院检验科的仪器设备能与计算机连接。可通过LIS系统向仪器发送指令&#xff0c;让仪器自动操作和接收仪器数据。并快速的将检验仪器中的数据导入到医生工作站中进行管理&#xff0c;且可将检验结…...

面向对象设计原则之接口隔离原则

目录 定义接口隔离原则与单一职责原则示例 定义 接口隔离原则&#xff0c;全称为 Interface Segregation Principle&#xff0c;缩写ISP。 原始定义&#xff1a;Clients should not be forced to depend upon interfaces that they don’t use。 翻译&#xff1a; 不应该强行…...