【超级详细解释】力扣每日一题 134.加油站 48. 旋转图像
134.加油站 力扣
这是一个很好的问题。这个思路其实基于一种贪心策略。我们从整个路径的油量变化来理解它,结合一个直观的“最低点法则”,来确保找到正确的起点。
问题的核心:油量差值的累积
对于每个加油站,我们有两个数组:gas
(加油站提供的油量)和 cost
(从当前加油站到下一个加油站所需的油量)。我们需要找到一个起点,使得可以绕行一圈回到该加油站,途中油量永远不为负数。
直观理解:寻找最低油量的原因
-
油量累积的曲线:
假设我们从某个加油站开始遍历整个环状加油站,每次计算当前的剩余油量累积,记为s
(当前剩余油量)。每当我们经过一个加油站,我们就根据gas[i] - cost[i]
来更新s
,代表当前加油站加上油之后,减去到达下一个加油站的消耗。 -
最低点的特殊性:
在整个环中,油量累积s
可能会上升或下降。如果我们画一条累积油量的曲线,从某个加油站出发计算到达其他加油站的油量变化,这条曲线中可能会有一些高点和低点。- 关键在于最低点:最低点代表了整个旅程中油量最匮乏的时刻。如果我们从其他加油站出发而不是这个最低点,意味着在到达最低点之前,我们已经有了更多的油量消耗,可能会在到达最低点之前出现负油量。因此,我们想要绕一圈成功的唯一可能,是从最低点之后开始,这样可以“错开”油量最紧张的时刻。
-
贪心选择最低点作为起点:
如果从最低点之后的某个加油站i + 1
作为起点开始,意味着我们会在最低油量的地方重新开始计算油量变化,这样就可以确保从那时起油量逐步上升。换句话说,从最低点开始意味着我们从油量的最低点出发,此时“亏欠”的油量已经到达最低,我们后续不可能再遇到更差的情况,因此可以放心地从这里开始。
举例帮助理解
假设我们有以下油量情况:
gas = [1, 2, 3, 4, 5]
cost = [3, 4, 5, 1, 2]
计算每个加油站的 gas[i] - cost[i]
的累积和:
- 第一个加油站开始:
s = 1 - 3 = -2
- 第二个加油站:
s = -2 + 2 - 4 = -4
- 第三个加油站:
s = -4 + 3 - 5 = -6
- 第四个加油站:
s = -6 + 4 - 1 = -3
- 第五个加油站:
s = -3 + 5 - 2 = 0
最低点是 -6
,发生在第三个加油站之后,因此从第四个加油站(即 i + 1
)作为起点开始,油量累积会逐步增加,最终可以保证绕一圈回到起点。
结论
在代码中,min_s
记录了油量的最低点,而 ans
则记录了从最低点之后开始的加油站。这样贪心地选择最低油量的下一个加油站作为起点,保证了我们可以绕完整个环。
从最低油量点的下一个加油站出发,可以让我们避免在已经处于最差的油量状态时出发,从而确保可以顺利走完一整圈。
```python
class Solution:def canCompleteCircuit(self, gas: List[int], cost: List[int]) -> int:n,m,index=len(gas),0,0if sum(gas)<sum(cost):return -1for i in range(n):m+=gas[i]-cost[i]if m<0:index=i+1m=0return index
## 48.旋转图像

class Solution:
def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
“”"
Do not return anything, modify matrix in-place instead.
“”"
n=len(matrix[0])
for i in range(n//2):
for j in range((n+1)//2):
tmp=matrix[i][j]
matrix[i][j]=matrix[n-1-j][i]
matrix[n-1-j][i]=matrix[n-1-i][n-1-j]
matrix[n-1-i][n-1-j]=matrix[j][n-1-i]
matrix[j][n-1-i]=tmp
class Solution:
def rotate(self, matrix: List[List[int]]) -> None:
n = len(matrix)
# 深拷贝 matrix -> tmp
tmp = copy.deepcopy(matrix)
# 根据元素旋转公式,遍历修改原矩阵 matrix 的各元素
for i in range(n):
for j in range(n):
matrix[j][n - 1 - i] = tmp[i][j]
作者:Krahets
链接:https://leetcode.cn/problems/rotate-image/solutions/1228078/48-xuan-zhuan-tu-xiang-fu-zhu-ju-zhen-yu-jobi/
来源:力扣(LeetCode)
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