LeetCode #1066. Campus Bikes II

R语言计算曼哈顿距离(Manhattan Distance)实战:计算两个向量的曼哈顿距离、dist函数计算矩阵中两两元素的曼哈顿距离 R语言计算曼哈顿距离(Manhattan Distance)实战:计算两个向量的曼哈顿距离、dist函数计算矩阵中两两元素的曼哈顿距离 目录 R语言计算曼哈顿距离(Manhattan Distance)实战 #曼哈顿距离(Manhattan Distance) #计算两个向量的曼哈顿距离 #dist函数计算矩阵中两两元素的曼哈顿距离 #曼哈顿距离(Manhattan Distance) 曼哈顿距离是由十九世纪的赫尔曼·闵可夫斯基所创词汇 ,是种使用在几何度量空间的几何学用语,用以标明两 阅读详情

题目描述:

On a campus represented as a 2D grid, there are N workers and M bikes, with N <= M. Each worker and bike is a 2D coordinate on this grid.

We assign one unique bike to each worker so that the sum of the Manhattan distances between each worker and their assigned bike is minimized.

The Manhattan distance between two points p1 and p2 is Manhattan(p1, p2) = |p1.x - p2.x| + |p1.y - p2.y|.

Return the minimum possible sum of Manhattan distances between each worker and their assigned bike.

Example 1:

 

Input: workers = [[0,0],[2,1]], bikes = [[1,2],[3,3]]
Output: 6
Explanation: 
We assign bike 0 to worker 0, bike 1 to worker 1. The Manhattan distance of both assignments is 3, so the output is 6.

Example 2:

 

Input: workers = [[0,0],[1,1],[2,0]], bikes = [[1,0],[2,2],[2,1]]
Output: 4
Explanation: 
We first assign bike 0 to worker 0, then assign bike 1 to worker 1 or worker 2, bike 2 to worker 2 or worker 1. Both assignments lead to sum of the Manhattan distances as 4.

Note:

  1. 0 <= workers[i][0], workers[i][1], bikes[i][0], bikes[i][1] < 1000
  2. All worker and bike locations are distinct.
  3. 1 <= workers.length <= bikes.length <= 10
class Solution {
public:
    int assignBikes(vector<vector<int>>& workers, vector<vector<int>>& bikes) {
        dist=INT_MAX;
        int cur=0;
        DFS(workers,bikes,0,cur,0);
        return dist;
    }
    
    void DFS(vector<vector<int>>& workers, vector<vector<int>>& bikes, int mask, int cur, int i)
    {
        if(cur>=dist) return;
        if(i==workers.size())
        {
            dist=min(dist,cur);
            return;
        }

        for(int j=0;j<bikes.size();j++)
        {
            if(((1<<j)&mask)>0) continue;
            mask+=(1<<j);
            DFS(workers,bikes,mask,cur+manhattan_dist(workers[i],bikes[j]),i+1);
            mask-=(1<<j);
        }
    }
    
    int manhattan_dist(const vector<int>& a, const vector<int>& b)
    {
        return abs(a[0]-b[0])+abs(a[1]-b[1]);
    }
    
private:
    int dist;
};

 

【RV1126/RV1109学习笔记】#基础篇#(2)基础入门使用 一、调试方式 1、串口调试 2、ADB调试 3、网络调试 二、基础外设使用 音频使用(aplay,arecord,amixer) 三、WIFI连接 四、屏幕背光控制 阅读详情

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C语言经典算法之曼哈顿距离算法

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曼哈顿距离

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【机器学习】数学知识:欧式距离(Euclidean Distance)和曼哈顿距离(Manhattan Distance)

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