Gas Station

原题链接: https://leetcode.com/problems/gas-station/description/

题目: There are N gas stations along a circular route, where the amount of gas at station i is gas[i].

You have a car with an unlimited gas tank and it costs cost[i] of gas to travel from station i to its next station (i+1). You begin the journey with an empty tank at one of the gas stations.

Return the starting gas station’s index if you can travel around the circuit once, otherwise return -1.

Note:
The solution is guaranteed to be unique.

Solution: 令left[i] = gas[i] - cost[i],sum[i : j] = left[i] + left[i+1] +… +left[j]. 现在假设题目有解,并假设车从站i开出,能到达站k,但在到达站k+1的途中没有了,这说明sum[i : k+1] < 0, 但这时,对任意的j,当i <= j <= k,sum[i : j] >= 0都是成立的。所以,由于只有唯一的解,站i~k都不可能是起始站,因为对任意的t,当i <= t <= k,都有sum[t : k+1] < 0。这时,因为假设有解,我们只需继续往后遍历站k+1。直到找到一个站点x,使得站点x符合sum[x : gas.size()-1] > 0,这时,站点x可能是解,只是可能,因为前面假设了题目有解。
那怎么确定题目是否有解?若题目有解,那么sum[0 : gas.size()-1]肯定大于或等于0,而题目又保证有唯一解,那上述的站点x就是题目的解。若小于0,那么题目肯定无解。

class Solution {
public:
    int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {
        int n = gas.size();
        int sum = 0, total = 0;
        int start_index = 0;

        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            sum += (gas[i] - cost[i]);
            total += (gas[i] - cost[i]);

            if (sum < 0) {
                start_index = i + 1;
                sum = 0;
            }
        }

        return total < 0 ? -1 : start_index;
    }
};

复杂度: 时间复杂度为O(n)。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,与人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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