news 2026/6/10 15:41:58

pq优先处理最优候选|桶排序

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
pq优先处理最优候选|桶排序

lc2335

用大根堆每次抓最多的两种水各装一杯

装完剩一种水就直接把剩余杯数算成时间,最快装满所有杯子

class Solution {
public:
int fillCups(vector<int>& a) {
priority_queue<int> q;
for (int x : a) if (x) q.push(x);

int t = 0;
while (q.size() >= 2) {
int f = q.top(); q.pop();
int s = q.top(); q.pop();
f--; s--; t++;
if (f) q.push(f);
if (s) q.push(s);
}
if (!q.empty()) t += q.top();
return t;
}
};

lc1057 选自行车

piii dist_pq模拟+贪心

pq优先处理最优候选

typedef pair<int, int> PII;
typedef pair<int, PII> PIII;

class Solution {
public:
vector<int> assignBikes(vector<vector<int>>& workers, vector<vector<int>>& bikes) {
int n = workers.size(), m = bikes.size();
priority_queue<PIII, vector<PIII>, greater<PIII>> heap;
vector<int> ans(n, -1);
for(int i = 0; i < n; i++) {
for(int j = 0; j < m; j++) {
int dist = abs(workers[i][0] - bikes[j][0]) + abs(workers[i][1] - bikes[j][1]);
heap.push({dist, {i, j}});//init
}
}


vector<int> remain(m, 1);
int cnt = 0;
while(cnt < n) {
auto t = heap.top();
heap.pop();
int i = t.second.first, j = t.second.second;
if(remain[j] && ans[i] == -1) {
ans[i] = j;
remain[j] = 0;
cnt++; //choice

}
}
return ans;
}
};

有迪杰斯特拉“贪心+优先队列”的感觉:

迪杰斯特拉是用小根堆每次选“当前最短路径”的节点

这里是用小根堆每次选“当前距离最小的工人-单车对”;两者都是通过优先队列优先处理“最优候选”,再逐步确定最终结果,核心思路是一致的。

不过这个解法有个小问题:它把所有(工人-单车)对都入堆,时间复杂度是 O(nm\log nm)(n 是工人数,m 是单车数),当 n、m 很大时会比较耗时~

还有一种桶排序的tricks

计算距离时,外循环从小到大遍历worker,内循环从小到大遍历bike,然后依次添加到指定桶的末尾,这样同一个桶(距离相同的)的工人自行车对,一定是工人id小的在前,若工人id相同的,则自行车编号小的在前

正好符合题意,后面只需要线性遍历就可以了,省掉了耗时的排序过程

class Solution {
public:
vector<int> assignBikes(vector<vector<int>>& workers, vector<vector<int>>& bikes) {
int n = workers.size(), m = bikes.size();
// 桶的下标是距离,桶内存储 (工人id, 单车id)
vector<vector<pair<int, int>>> buckets(2001);

// 外循环遍历工人(从小到大),内循环遍历单车(从小到大)
for (int i = 0; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < m; ++j) {
int dist = abs(workers[i][0] - bikes[j][0]) + abs(workers[i][1] - bikes[j][1]);
buckets[dist].emplace_back(i, j);
}
}

vector<int> ans(n, -1);
vector<bool> bike_used(m, false);
int cnt = 0;

// 按距离从小到大遍历桶
for (int d = 0; d <= 2000 && cnt < n; ++d) {
// 遍历当前距离桶内的所有 (工人, 单车) 对
for (auto& p : buckets[d]) {
int worker_id = p.first;
int bike_id = p.second;
// 工人未分配 且 单车未被用
if (ans[worker_id] == -1 && !bike_used[bike_id]) {
ans[worker_id] = bike_id;
bike_used[bike_id] = true;
cnt++;
if (cnt == n) break;
}
}
}

return ans;
}
};

lc1430

bfs

1.if (i == n - 1)
return !t->left && !t->right;

2.

if (!hasMatch) return false; //cut

class Solution {
public:
bool isValidSequence(TreeNode* root, vector<int>& arr)
{
int n = arr.size();
if (!root) return false;
queue<TreeNode*> q;
q.push(root);

int i = 0;
while (q.size())
{
int sz = q.size();
bool hasMatch = false;
while (sz--)
{
auto t = q.front();
q.pop();

if (arr[i] == t->val)
{
hasMatch = true;
// i是最后一个元素时,必须是叶子节点
if (i == n - 1)
return !t->left && !t->right;


if (t->left) q.push(t->left);
if (t->right) q.push(t->right);
}
}
if (!hasMatch) return false; //cut
i++;
}
return false;
}
};

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/6/10 10:46:18

使用EmotiVoice构建多角色对话系统的架构设计

使用EmotiVoice构建多角色对话系统的架构设计 在虚拟助手越来越“懂人心”、游戏NPC开始学会“情绪化表达”的今天&#xff0c;语音合成早已不再是简单地把文字读出来。用户期待的是有温度的声音——能愤怒、会悲伤、可调侃&#xff0c;甚至能在一句话里藏住“强颜欢笑”的复杂…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 10:44:55

2025年PC软件跨系统兼容性测试与Web自动化工具深度对比

核心观点摘要 1. 2025年PC软件跨系统兼容性测试面临操作系统内核、图形渲染、文件系统及第三方库碎片化等核心挑战&#xff0c;需借助自动化工具提升测试覆盖率和效率。 2. Web自动化测试工具正朝智能化、云原生方向发展&#xff0c;主流方案在多浏览器支持、脚本维护成本、…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 10:44:37

EmotiVoice语音合成在紧急广播系统中的可靠性验证

EmotiVoice语音合成在紧急广播系统中的可靠性验证 在地铁站台突然响起的警报声中&#xff0c;人们往往第一反应是停下脚步、抬头张望——但接下来该往哪里跑&#xff1f;传统广播里千篇一律的机械女声&#xff0c;即便内容清晰&#xff0c;也难以激发足够的紧迫感。更糟糕的是&…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 10:44:34

DamaiHelper自动化抢票工具:告别手动抢票的终极解决方案

DamaiHelper自动化抢票工具&#xff1a;告别手动抢票的终极解决方案 【免费下载链接】DamaiHelper 大麦网演唱会演出抢票脚本。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/dama/DamaiHelper 你是否曾经为了心仪演唱会的门票而守在电脑前&#xff0c;却在开票瞬间眼睁睁…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 22:13:21

EmotiVoice情感语音生成对用户情绪的影响实验

EmotiVoice情感语音生成对用户情绪的影响实验 在智能语音助手逐渐走入家庭、车载系统和心理健康服务的今天&#xff0c;一个核心问题日益凸显&#xff1a;为什么我们总觉得机器说话“冷冰冰”&#xff1f;即便语音自然度已接近真人&#xff0c;那种无法共鸣的情绪距离感依然存在…

作者头像 李华