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Leetcode贪心算法题

2021-03-05 20:04:03  阅读:120  来源: 互联网

标签:输出 示例 int 加油站 算法 vector Leetcode 输入 贪心


贪心算法

  • 遵循某种规律,不断贪心的选取当前最优策略的算法设计方法
  • 考虑条件,只有证明当前最优解是全局最优解时,贪心成立
  • 高频面试问题
  • 考察思维方式, 数据结构简单即可解决
  • 找不到反例的情况

55. 跳越游戏 I (Medium)

给定一个非负整数数组 nums ,你最初位于数组的 第一个下标 。

数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

判断你是否能够到达最后一个下标。

示例 1:
输入:nums = [2,3,1,1,4]
输出:true
解释:可以先跳 1 步,从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。
示例 2:
输入:nums = [3,2,1,0,4]
输出:false
解释:无论怎样,总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 , 所以永远不可能到达最后一个下标。

提示:

1 <= nums.length <= 3 * 104
0 <= nums[i] <= 105


    bool canJump(vector<int>& nums) {
        if(nums.size()==0) return false;
        vector<int> index;
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            index.push_back(i+nums[i]);
        }
        int jump=0;
        int max_index=index[0];

        while(jump<=max_index && jump<index.size()){
            if(index[jump]>=max_index)
                max_index=index[jump];
            jump++;
        }
        if(jump==index.size()) return true;
        return false;
    }

45. 跳越游戏 II (Hard)

给定一个非负整数数组,你最初位于数组的第一个位置。

数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。

你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。

示例:
输入: [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置,跳 1 步,然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。

说明:

假设你总是可以到达数组的最后一个位置。

#include <vector>
using std::vector;

class Solution {
public:
    int jump(vector<int>& nums) {
        if(nums.size()<2) return 0;
        int current_max=nums[0];
        int pre_max=nums[0];
        int min_jump=1;
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            if(i>current_max){ //把范围内所有数字都获得之后,再判断选择哪一个点跳(在i+1时更新)
                min_jump++;
                current_max=pre_max;
            }
            if(nums[i]+i>pre_max){
                pre_max=nums[i]+i;
            }
        }
        return min_jump;
    }
};

53. 最大子序和(Easy)

给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。

示例 1:
输入:nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出:6
解释:连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6 。
示例 2:
输入:nums = [1]
输出:1
示例 3:
输入:nums = [0]
输出:0
示例 4:
输入:nums = [-1]
输出:-1
示例 5:
输入:nums = [-100000]
输出:-100000

提示:

1 <= nums.length <= 3 * 104
-105 <= nums[i] <= 105

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int current=nums[0], max=current;
        for(int i=1;i<nums.size();i++){
            if(current<=0){
                current=nums[i];
            }else{
                current+=nums[i];
            }
            
            if(current>max){
                max=current;
            }
        }
        return max;
    }
};

122. 买卖股票的最佳时机 II (Easy)

给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。

设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票)。

注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票)。

示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第 5 天(股票价格 = 6)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:
输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 5 天 (股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票,之后再将它们卖出。
因为这样属于同时参与了多笔交易,你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。

提示:

1 <= prices.length <= 3 * 10 ^ 4
0 <= prices[i] <= 10 ^ 4

int maxProfit(vector<int>& prices) {
        int benefit=0;
        for(int i=1;i<prices.size();i++){
            if(prices[i]>prices[i-1]){
                benefit+=prices[i]-prices[i-1];
            }
        }
        return benefit;
    }

134. 加油站(Medium)

在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。

你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发,开始时油箱为空。

如果你可以绕环路行驶一周,则返回出发时加油站的编号,否则返回 -1。

说明:

如果题目有解,该答案即为唯一答案。
输入数组均为非空数组,且长度相同。
输入数组中的元素均为非负数。

示例 1:
输入:
gas = [1,2,3,4,5]
cost = [3,4,5,1,2]
输出: 3
解释:
从 3 号加油站(索引为 3 处)出发,可获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
开往 4 号加油站,此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油
开往 0 号加油站,此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油
开往 1 号加油站,此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油
开往 2 号加油站,此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油
开往 3 号加油站,你需要消耗 5 升汽油,正好足够你返回到 3 号加油站。
因此,3 可为起始索引。
示例 2:
输入:
gas = [2,3,4]
cost = [3,4,3]
输出: -1
解释:
你不能从 0 号或 1 号加油站出发,因为没有足够的汽油可以让你行驶到下一个加油站。
我们从 2 号加油站出发,可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
开往 0 号加油站,此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油
开往 1 号加油站,此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油
你无法返回 2 号加油站,因为返程需要消耗 4 升汽油,但是你的油箱只有 3 升汽油。
因此,无论怎样,你都不可能绕环路行驶一周。

#include <vector>
using std::vector;

class Solution {
public:
    int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {
        int start=0;
        int total=0;
        int cur=0;
        for(int i=0;i<gas.size();i++){
            total+=gas[i]-cost[i];
            cur+=gas[i]-cost[i];
            if(cur<0){
                cur=0;
                start=i+1;
            }
        }
        if(total<0) return -1;

        return start;
    }
};

316. 去除重复字母(Medium)

给你一个字符串 s ,请你去除字符串中重复的字母,使得每个字母只出现一次。需保证 返回结果的字典序最小(要求不能打乱其他字符的相对位置)。

注意:该题与 1081 https://leetcode-cn.com/problems/smallest-subsequence-of-distinct-characters 相同

示例 1:
输入:s = “bcabc”
输出:“abc”
示例 2:
输入:s = “cbacdcbc”
输出:“acdb”

提示:

1 <= s.length <= 104
s 由小写英文字母组成

string removeDuplicateLetters(string s) {
        if(s=="") return "";
        map<char, int> dict;
        map<char, bool> flag;
        vector<char> result;
        string ans="";

        for(auto i:s){
            dict[i]++;
        }
        for(auto [a, _]:dict){
            flag[a]=false;
        }

        for(auto i:s){
            if(flag[i]==false) {
                while(result.size()>0 && result.back()>i && dict[result.back()]>1){
                    dict[result.back()]--;
                    result.pop_back();
                }
                result.push_back(i);
                flag[i]=true;
            }
            
        }

        for(auto i:result){
            ans.append(1,i);
            }
        return ans;
    }

376. 摇摆序列(Medium)

如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为摆动序列。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。少于两个元素的序列也是摆动序列。

例如, [1,7,4,9,2,5] 是一个摆动序列,因为差值 (6,-3,5,-7,3) 是正负交替出现的。相反, [1,4,7,2,5] 和 [1,7,4,5,5] 不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。

给定一个整数序列,返回作为摆动序列的最长子序列的长度。 通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得子序列,剩下的元素保持其原始顺序。

示例 1:
输入: [1,7,4,9,2,5]
输出: 6
解释: 整个序列均为摆动序列。
示例 2:
输入: [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
输出: 7
解释: 这个序列包含几个长度为 7 摆动序列,其中一个可为[1,17,10,13,10,16,8]。
示例 3:
输入: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
输出: 2

int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        if(nums.size()<2)
            return nums.size();
        
        const int BEGIN=0;
        const int UP=1;
        const int DOWN=2;
        int STATE=BEGIN;
        
        int max_length=1;

        for(int i=1;i<nums.size();i++){
            switch(STATE){
                case BEGIN:
                    if(nums[i]>nums[i-1]){
                        STATE=UP;
                        max_length++;
                    }else if(nums[i]<nums[i-1]){
                        STATE=DOWN;
                        max_length++;
                    }
                    break;
                case UP:
                    if(nums[i]<nums[i-1]){
                        STATE=DOWN;
                        max_length++;
                    }
                    break;
                case DOWN:
                    if(nums[i]>nums[i-1]){
                        STATE=UP;
                        max_length++;
                    }
                    break;
            }
        }
        return max_length;

    }

392. 判断子序列(Easy)

给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。

字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。(例如,"ace"是"abcde"的一个子序列,而"aec"不是)。

进阶:

如果有大量输入的 S,称作 S1, S2, … , Sk 其中 k >= 10亿,你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下,你会怎样改变代码?

致谢:

特别感谢 @pbrother 添加此问题并且创建所有测试用例。

示例 1:
输入:s = “abc”, t = “ahbgdc”
输出:true
示例 2:
输入:s = “axc”, t = “ahbgdc”
输出:false

提示:

0 <= s.length <= 100
0 <= t.length <= 10^4
两个字符串都只由小写字符组成。

class Solution {
public:
    bool isSubsequence(string s, string t) {
        if(t=="" &&s!="") return false;
        if(s=="") return true;

        int i=0, j=0;
        while(j<t.size()){
            if(s[i]==t[j]){
                i++;
            }
            j++;
            if(i==s.size()){
                return true;
            }
        }
        return false;
        
    }
};

402. 移掉K位数字(Medium)

给定一个以字符串表示的非负整数 num,移除这个数中的 k 位数字,使得剩下的数字最小。

注意:

num 的长度小于 10002 且 ≥ k。
num 不会包含任何前导零。

示例 1 :
输入: num = “1432219”, k = 3
输出: “1219”
解释: 移除掉三个数字 4, 3, 和 2 形成一个新的最小的数字 1219。
示例 2 :
输入: num = “10200”, k = 1
输出: “200”
解释: 移掉首位的 1 剩下的数字为 200. 注意输出不能有任何前导零。
示例 3 :
输入: num = “10”, k = 2
输出: “0”
解释: 从原数字移除所有的数字,剩余为空就是0。


/**
 * 一般用字符串表示的数字会特别特别大, 因为int最多可以表示2^32
 * 线性解决: 贪心/动态规划
 * 从最高位开始考虑,最高位保留最小值,如果最高位确定,就考虑次高位,以此类推
 * 当k=1时,每一位考虑去掉还是保留
 * 暴力: 从最高位开始,遍历k次
 * 栈解决: 可以用vector实现栈,有push_back和pop操作,而且可以遍历
 * while + 结束条件
*/
class Solution {
public:
    string removeKdigits(string num, int k) {
        vector<int> ans;
        string answer="";
        for(auto i:num){
            //字符转整数
            int data=i-'0';
            while(ans.size()!=0 && k!=0 && data<ans[ans.size()-1]){
                ans.pop_back();
                k--;
            }
            //考虑数字是0的情况,如果栈空,加0没有意义
            if(data!=0||ans.size()!=0){
                ans.push_back(data);
            }
            
        }
        while(k!=0 && ans.size()!=0){
                ans.pop_back();
                k--;
            }
        for(auto i:ans){
            //整数转字符
            answer.append(1, '0'+i);
        }
        if(answer==""){
            answer="0";
        }
        return answer;
    }
};

406. 根据身高重建队列(Medium)

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

vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
        sort(people.begin(), people.end(), [](const vector<int> &a, const vector<int> &b){
            return a[0]>b[0] || (a[0]==b[0] && a[1]<b[1]);
        });
        vector<vector<int>> Q;
        for(auto i:people){
            Q.insert(Q.begin()+i[1], i);
        }
        return Q;
    }

452. 用最少数量的箭引爆气球(Medium)

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 <= 104
points[i].length == 2
-231 <= xstart < xend <= 231 - 1

int findMinArrowShots(vector<vector<int>>& points) {
        if(points.size()==0) return 0;
        sort(points.begin(),points.end(),[](const vector<int> &a, const vector<int> &b){return a[1]<b[1];});

        int min_arraw=1;
        int right=points[0][1];

        for(auto section:points){
            if(section[0]>right){
                min_arraw++;
                right=section[1];
            }
        }
        return min_arraw;
    }

455. 分发饼干(Easy)

假设你是一位很棒的家长,想要给你的孩子们一些小饼干。但是,每个孩子最多只能给一块饼干。

对每个孩子 i,都有一个胃口值 g[i],这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸;并且每块饼干 j,都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i],我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ,这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子,并输出这个最大数值。

示例 1:
输入: g = [1,2,3], s = [1,1]
输出: 1
解释:
你有三个孩子和两块小饼干,3个孩子的胃口值分别是:1,2,3。
虽然你有两块小饼干,由于他们的尺寸都是1,你只能让胃口值是1的孩子满足。
所以你应该输出1。
示例 2:
输入: g = [1,2], s = [1,2,3]
输出: 2
解释:
你有两个孩子和三块小饼干,2个孩子的胃口值分别是1,2。
你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。
所以你应该输出2.

提示:

1 <= g.length <= 3 * 104
0 <= s.length <= 3 * 104
1 <= g[i], s[j] <= 231 - 1

/*
* 当某个孩子可以被多个糖果满足时,是否需要优先满足他?
* 当某个糖果可以满足多个孩子时,是否需要优先满足某个孩子?
* 某个孩子可以用更小的糖果满足,没必要用更大的糖果满足(贪心)
* 孩子的需求因子更容易被满足,所以优先从需求因子小的孩子尝试
* 先排序
*/
int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) {
        std::sort(g.begin(),g.end());
        std::sort(s.begin(), s.end());
        int child=0;
        int cookie=0;
        while(child<g.size()&&cookie<s.size()){
            if(g[child]<=s[cookie]){
                child++;
            }
            cookie++;
        }
        return child;
    }

605. 种花问题(Easy)

假设有一个很长的花坛,一部分地块种植了花,另一部分却没有。可是,花不能种植在相邻的地块上,它们会争夺水源,两者都会死去。

给你一个整数数组 flowerbed 表示花坛,由若干 0 和 1 组成,其中 0 表示没种植花,1 表示种植了花。另有一个数 n ,能否在不打破种植规则的情况下种入 n 朵花?能则返回 true ,不能则返回 false。

示例 1:
输入:flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 1
输出:true
示例 2:
输入:flowerbed = [1,0,0,0,1], n = 2
输出:false

提示:

1 <= flowerbed.length <= 2 * 104
flowerbed[i] 为 0 或 1
flowerbed 中不存在相邻的两朵花
0 <= n <= flowerbed.length

bool canPlaceFlowers(vector<int>& flowerbed, int n) {
        flowerbed.push_back(0);
        int i=1;

        while(i<flowerbed.size()&&n>0){
            if(i==1&&(flowerbed[i]==0&&flowerbed[i-1]==0)){
                flowerbed[i-1]=1;
                n--;
            }else if(flowerbed[i]==0&&flowerbed[i-1]==0&&flowerbed[i-2]==0){
                flowerbed[i-1]=1;
                n--;
            }
            i++;
        }
        if(n==0){
            return true;
        }else{
            return false;
        }
    }

621. 任务调度器(Medium)

给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中每个字母表示一种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行,并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。在任何一个单位时间,CPU 可以完成一个任务,或者处于待命状态。

然而,两个 相同种类 的任务之间必须有长度为整数 n 的冷却时间,因此至少有连续 n 个单位时间内 CPU 在执行不同的任务,或者在待命状态。

你需要计算完成所有任务所需要的 最短时间 。

示例 1:
输入:tasks = [“A”,“A”,“A”,“B”,“B”,“B”], n = 2
输出:8
解释:A -> B -> (待命) -> A -> B -> (待命) -> A -> B
在本示例中,两个相同类型任务之间必须间隔长度为 n = 2 的冷却时间,而执行一个任务只需要一个单位时间,所以中间出现了(待命)状态。
示例 2:
输入:tasks = [“A”,“A”,“A”,“B”,“B”,“B”], n = 0
输出:6
解释:在这种情况下,任何大小为 6 的排列都可以满足要求,因为 n = 0
[“A”,“A”,“A”,“B”,“B”,“B”]
[“A”,“B”,“A”,“B”,“A”,“B”]
[“B”,“B”,“B”,“A”,“A”,“A”]

诸如此类
示例 3:
输入:tasks = [“A”,“A”,“A”,“A”,“A”,“A”,“B”,“C”,“D”,“E”,“F”,“G”], n = 2
输出:16
解释:一种可能的解决方案是:
A -> B -> C -> A -> D -> E -> A -> F -> G -> A -> (待命) -> (待命) -> A -> (待命) -> (待命) -> A

提示:

1 <= task.length <= 104
tasks[i] 是大写英文字母
n 的取值范围为 [0, 100]

/**
 * 只要下一个是相同任务或者还有其他任务,就在n时间内完成别的(?)
 * 
 * 按照时间顺序, 依次给时间选择任务
 * 选择任务: 不在冷却中且剩余执行次数最多的任务
*/

#include <vector>
#include <algorithm>
#include <unordered_map>

using std::vector;
using std::unordered_map;
using std::min;
using std::max;

class Solution {
public:
    int leastInterval(vector<char>& tasks, int n) {
        unordered_map<char, int> freq;
        for (char ch: tasks) {
            ++freq[ch];
        }
        
        // 任务总类数m
        int m = freq.size();
        vector<int> nextValid, rest;
        for (auto [_, v]: freq) {
            nextValid.push_back(1);
            rest.push_back(v);
        }

        int time = 0;
        for (int i = 0; i < tasks.size(); ++i) {
            ++time;
            int minNextValid = INT_MAX;
            for (int j = 0; j < m; ++j) {
                if (rest[j]) {
                    minNextValid = min(minNextValid, nextValid[j]);
                }
            }
            time = max(time, minNextValid);
            int best = -1;
            for (int j = 0; j < m; ++j) {
                if (rest[j] && nextValid[j] <= time) {
                    if (best == -1 || rest[j] > rest[best]) {
                        best = j;
                    }
                }
            }
            nextValid[best] = time + n + 1;
            --rest[best];
        }

        return time;
    }
};

871. 最低加油次数(Hard)

汽车从起点出发驶向目的地,该目的地位于出发位置东面 target 英里处。

沿途有加油站,每个 station[i] 代表一个加油站,它位于出发位置东面 station[i][0] 英里处,并且有 station[i][1] 升汽油。

假设汽车油箱的容量是无限的,其中最初有 startFuel 升燃料。它每行驶 1 英里就会用掉 1 升汽油。

当汽车到达加油站时,它可能停下来加油,将所有汽油从加油站转移到汽车中。

为了到达目的地,汽车所必要的最低加油次数是多少?如果无法到达目的地,则返回 -1 。

注意:如果汽车到达加油站时剩余燃料为 0,它仍然可以在那里加油。如果汽车到达目的地时剩余燃料为 0,仍然认为它已经到达目的地。

示例 1:
输入:target = 1, startFuel = 1, stations = []
输出:0
解释:我们可以在不加油的情况下到达目的地。
示例 2:
输入:target = 100, startFuel = 1, stations = [[10,100]]
输出:-1
解释:我们无法抵达目的地,甚至无法到达第一个加油站。
示例 3:
输入:target = 100, startFuel = 10, stations = [[10,60],[20,30],[30,30],[60,40]]
输出:2
解释:
我们出发时有 10 升燃料。
我们开车来到距起点 10 英里处的加油站,消耗 10 升燃料。将汽油从 0 升加到 60 升。
然后,我们从 10 英里处的加油站开到 60 英里处的加油站(消耗 50 升燃料),
并将汽油从 10 升加到 50 升。然后我们开车抵达目的地。
我们沿途在1两个加油站停靠,所以返回 2 。

提示:

1 <= target, startFuel, stations[i][1] <= 10^9
0 <= stations.length <= 500
0 < stations[0][0] < stations[1][0] < … < stations[stations.length-1][0] < target

class Solution {
public:
    static bool cmp(const vector<int>& a, const vector<int>& b){
        return a[0] < b[0];
    }


    int minRefuelStops(int target, int startFuel, vector<vector<int>>& stations) {
        priority_queue<int> Q;
        int result=0;
        int dist=0;
        int P=startFuel;
        stations.push_back({target, 0});
        for(int i=0;i<stations.size();i++){
            
            dist= i==0? stations[i][0]:stations[i][0]-stations[i-1][0];
            
            while(!Q.empty() && dist>P){
                P+=Q.top();
                Q.pop();
                result++;
            }
            if(Q.empty()&&dist>P){
                return -1;
            }
            P=P-dist;
            Q.push(stations[i][1]);


        }
        return result;


    }
};

标签:输出,示例,int,加油站,算法,vector,Leetcode,输入,贪心
来源: https://blog.csdn.net/YurYur/article/details/114410130

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