Skip to content

Latest commit

 

History

History
363 lines (292 loc) · 12.3 KB

0452.用最少数量的箭引爆气球.md

File metadata and controls

363 lines (292 loc) · 12.3 KB

参与本项目,贡献其他语言版本的代码,拥抱开源,让更多学习算法的小伙伴们受益!

452. 用最少数量的箭引爆气球

力扣题目链接

在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球,提供的输入是水平方向上,气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的,所以纵坐标并不重要,因此只要知道开始和结束的横坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。

一支弓箭可以沿着 x 轴从不同点完全垂直地射出。在坐标 x 处射出一支箭,若有一个气球的直径的开始和结束坐标为 xstart,xend, 且满足  xstart ≤ x ≤ xend,则该气球会被引爆。可以射出的弓箭的数量没有限制。 弓箭一旦被射出之后,可以无限地前进。我们想找到使得所有气球全部被引爆,所需的弓箭的最小数量。

给你一个数组 points ,其中 points [i] = [xstart,xend] ,返回引爆所有气球所必须射出的最小弓箭数。

示例 1:

  • 输入:points = [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]
  • 输出:2
  • 解释:对于该样例,x = 6 可以射爆 [2,8],[1,6] 两个气球,以及 x = 11 射爆另外两个气球

示例 2:

  • 输入:points = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
  • 输出:4

示例 3:

  • 输入:points = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]
  • 输出:2

示例 4:

  • 输入:points = [[1,2]]
  • 输出:1

示例 5:

  • 输入:points = [[2,3],[2,3]]
  • 输出:1

提示:

  • 0 <= points.length <= 10^4
  • points[i].length == 2
  • -2^31 <= xstart < xend <= 2^31 - 1

算法公开课

《代码随想录》算法视频公开课贪心算法,判断重叠区间问题 | LeetCode:452.用最少数量的箭引爆气球,相信结合视频在看本篇题解,更有助于大家对本题的理解

思路

如何使用最少的弓箭呢?

直觉上来看,貌似只射重叠最多的气球,用的弓箭一定最少,那么有没有当前重叠了三个气球,我射两个,留下一个和后面的一起射这样弓箭用的更少的情况呢?

尝试一下举反例,发现没有这种情况。

那么就试一试贪心吧!局部最优:当气球出现重叠,一起射,所用弓箭最少。全局最优:把所有气球射爆所用弓箭最少。

算法确定下来了,那么如何模拟气球射爆的过程呢?是在数组中移除元素还是做标记呢?

如果真实的模拟射气球的过程,应该射一个,气球数组就remove一个元素,这样最直观,毕竟气球被射了。

但仔细思考一下就发现:如果把气球排序之后,从前到后遍历气球,被射过的气球仅仅跳过就行了,没有必要让气球数组remove气球,只要记录一下箭的数量就可以了。

以上为思考过程,已经确定下来使用贪心了,那么开始解题。

为了让气球尽可能的重叠,需要对数组进行排序

那么按照气球起始位置排序,还是按照气球终止位置排序呢?

其实都可以!只不过对应的遍历顺序不同,我就按照气球的起始位置排序了。

既然按照起始位置排序,那么就从前向后遍历气球数组,靠左尽可能让气球重复。

从前向后遍历遇到重叠的气球了怎么办?

如果气球重叠了,重叠气球中右边边界的最小值 之前的区间一定需要一个弓箭

以题目示例: [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]为例,如图:(方便起见,已经排序)

452.用最少数量的箭引爆气球

可以看出首先第一组重叠气球,一定是需要一个箭,气球3,的左边界大于了 第一组重叠气球的最小右边界,所以再需要一支箭来射气球3了。

C++代码如下:

class Solution {
private:
    static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
        return a[0] < b[0];
    }
public:
    int findMinArrowShots(vector<vector<int>>& points) {
        if (points.size() == 0) return 0;
        sort(points.begin(), points.end(), cmp);

        int result = 1; // points 不为空至少需要一支箭
        for (int i = 1; i < points.size(); i++) {
            if (points[i][0] > points[i - 1][1]) {  // 气球i和气球i-1不挨着,注意这里不是>=
                result++; // 需要一支箭
            }
            else {  // 气球i和气球i-1挨着
                points[i][1] = min(points[i - 1][1], points[i][1]); // 更新重叠气球最小右边界
            }
        }
        return result;
    }
};
  • 时间复杂度:O(nlog n),因为有一个快排
  • 空间复杂度:O(n),有一个快排,最差情况(倒序)时,需要n次递归调用。因此确实需要O(n)的栈空间

可以看出代码并不复杂。

注意事项

注意题目中说的是:满足 xstart ≤ x ≤ xend,则该气球会被引爆。那么说明两个气球挨在一起不重叠也可以一起射爆,

所以代码中 if (points[i][0] > points[i - 1][1]) 不能是>=

总结

这道题目贪心的思路很简单也很直接,就是重复的一起射了,但本题我认为是有难度的。

就算思路都想好了,模拟射气球的过程,很多同学真的要去模拟了,实时把气球从数组中移走,这么写的话就复杂了。

而且寻找重复的气球,寻找重叠气球最小右边界,其实都有代码技巧。

贪心题目有时候就是这样,看起来很简单,思路很直接,但是一写代码就感觉贼复杂无从下手。

这里其实是需要代码功底的,那代码功底怎么练?

多看多写多总结!

其他语言版本

Java

/**
 * 时间复杂度 : O(NlogN)  排序需要 O(NlogN) 的复杂度
 * 空间复杂度 : O(logN) java所使用的内置函数用的是快速排序需要 logN 的空间
 */
class Solution {
    public int findMinArrowShots(int[][] points) {
        // 根据气球直径的开始坐标从小到大排序
        // 使用Integer内置比较方法,不会溢出
        Arrays.sort(points, (a, b) -> Integer.compare(a[0], b[0]));

        int count = 1;  // points 不为空至少需要一支箭
        for (int i = 1; i < points.length; i++) {
            if (points[i][0] > points[i - 1][1]) {  // 气球i和气球i-1不挨着,注意这里不是>=
                count++; // 需要一支箭
            } else {  // 气球i和气球i-1挨着
                points[i][1] = Math.min(points[i][1], points[i - 1][1]); // 更新重叠气球最小右边界
            }
        }
        return count;
    }
}

Python

class Solution:
    def findMinArrowShots(self, points: List[List[int]]) -> int:
        if len(points) == 0: return 0
        points.sort(key=lambda x: x[0])
        result = 1
        for i in range(1, len(points)):
            if points[i][0] > points[i - 1][1]: # 气球i和气球i-1不挨着,注意这里不是>=
                result += 1     
            else:
                points[i][1] = min(points[i - 1][1], points[i][1]) # 更新重叠气球最小右边界
        return result
class Solution: # 不改变原数组
    def findMinArrowShots(self, points: List[List[int]]) -> int:
        if len(points) == 0:
            return 0
            
        points.sort(key = lambda x: x[0])

        # points已经按照第一个坐标正序排列,因此只需要设置一个变量,记录右侧坐标(阈值)
        # 考虑一个气球范围包含两个不相交气球的情况:气球1: [1, 10], 气球2: [2, 5], 气球3: [6, 10]
        curr_min_right = points[0][1]
        count = 1
        
        for i in points:
            if i[0] > curr_min_right:
                # 当气球左侧大于这个阈值,那么一定就需要在发射一只箭,并且将阈值更新为当前气球的右侧
                count += 1
                curr_min_right = i[1]
            else:
                # 否则的话,我们只需要求阈值和当前气球的右侧的较小值来更新阈值
                curr_min_right = min(curr_min_right, i[1])
        return count

Go

func findMinArrowShots(points [][]int) int {
    var res int = 1  //弓箭数
    //先按照第一位排序
    sort.Slice(points, func (i,j int) bool {
        return points[i][0] < points[j][0]
    })

    for i := 1; i < len(points); i++ {
        if points[i-1][1] < points[i][0] {  //如果前一位的右边界小于后一位的左边界,则一定不重合
            res++
        } else {
            points[i][1] = min(points[i - 1][1], points[i][1]); // 更新重叠气球最小右边界,覆盖该位置的值,留到下一步使用
        }
    }
    return res
}
func min(a, b int) int {
    if a > b {
        return b
    }
    return a
}

JavaScript

var findMinArrowShots = function(points) {
    points.sort((a, b) => {
        return a[0] - b[0]
    })
    let result = 1
    for(let i = 1; i < points.length; i++) {
        if(points[i][0] > points[i - 1][1]) {
            result++
        } else {
            points[i][1] = Math.min(points[i - 1][1], points[i][1])
        }
    }

    return result
};

TypeScript

function findMinArrowShots(points: number[][]): number {
    const length: number = points.length;
    if (length === 0) return 0;
    points.sort((a, b) => a[0] - b[0]);
    let resCount: number = 1;
    let right: number = points[0][1];   // 右边界
    let tempPoint: number[];
    for (let i = 1; i < length; i++) {
        tempPoint = points[i];
        if (tempPoint[0] > right) {
            resCount++;
            right = tempPoint[1];
        } else {
            right = Math.min(right, tempPoint[1]);
        }
    }
    return resCount;
};

C

int cmp(const void *a,const void *b)
{
    return ((*((int**)a))[0] > (*((int**)b))[0]);
} 

int findMinArrowShots(int** points, int pointsSize, int* pointsColSize){
    //将points数组作升序排序
    qsort(points, pointsSize, sizeof(points[0]),cmp);
    
    int arrowNum = 1;
    int i = 1;
    for(i = 1; i < pointsSize; i++) {
        //若前一个气球与当前气球不重叠,证明需要增加箭的数量
        if(points[i][0] > points[i-1][1])
            arrowNum++;
        else
            //若前一个气球与当前气球重叠,判断并更新最小的x_end
            points[i][1] = points[i][1] > points[i-1][1] ? points[i-1][1] : points[i][1];
    }
    return arrowNum;
}

Rust

impl Solution {
    pub fn find_min_arrow_shots(mut points: Vec<Vec<i32>>) -> i32 {
        if points.is_empty() {
            return 0;
        }
        points.sort_by_key(|point| point[0]);
        let mut result = 1;
        for i in 1..points.len() {
            if points[i][0] > points[i - 1][1] {
                result += 1;
            } else {
                points[i][1] = points[i][1].min(points[i - 1][1])
            }
        }
        result
    }
}

Scala

object Solution {
  def findMinArrowShots(points: Array[Array[Int]]): Int = {
    if (points.length == 0) return 0
    // 排序
    var point = points.sortWith((a, b) => {
      a(0) < b(0)
    })

    var result = 1 // points不为空就至少需要一只箭
    for (i <- 1 until point.length) {
      if (point(i)(0) > point(i - 1)(1)) {
        result += 1
      } else {
        point(i)(1) = math.min(point(i - 1)(1), point(i)(1))
      }
    }
    result // 返回结果
  }
}

C#

public class Solution
{
    public int FindMinArrowShots(int[][] points)
    {
        if (points.Length == 0) return 0;
        Array.Sort(points, (a, b) => a[0].CompareTo(b[0]));
        int count = 1;
        for (int i = 1; i < points.Length; i++)
        {
            if (points[i][0] > points[i - 1][1]) count++;
            else points[i][1] = Math.Min(points[i][1], points[i - 1][1]);
        }
        return count;
    }
}