Leetcode1094. 拼车

本文介绍了解决LeetCode题目1094(拼车)的一种方法,利用差分数组高效计算车上的乘客变化,确保任何时候不超过给定的容量。时间复杂度为O(n+U),空间复杂度为O(U)。

Every day a Leetcode

题目来源:1094. 拼车

解法1:差分数组

在这里插入图片描述

对于本题,设 a[i] 表示车行驶到位置 i 时车上的人数。我们需要判断是否所有 a[i] 都不超过 capacity。

trips[i] 相当于把 a 中下标从 fromi 到 toi−1 的数都增加 numPassengersi。这正好可以用上面讲的差分数组解决。

代码:

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=1094 lang=cpp
 *
 * [1094] 拼车
 */

// @lc code=start
class Solution
{
public:
    bool carPooling(vector<vector<int>> &trips, int capacity)
    {
        vector<int> diff(1001, 0);
        for (vector<int> &trip : trips)
        {
            int numPassengers = trip[0], from = trip[1], to = trip[2];
            diff[from] += numPassengers;
            diff[to] -= numPassengers;
        }
        int passengers = 0;
        for (int &d : diff)
        {
            passengers += d;
            if (passengers > capacity)
                return false;
        }
        return true;
    }
};
// @lc code=end

结果:

在这里插入图片描述

复杂度分析:

时间复杂度:O(n+U),其中 n 是数组 trips 的长度,U=max(toi)。

空间复杂度:O(U),U=max(toi)。

### LeetCode Top 100 贪心算法题目 Python 实现 贪心算法是一种通过局部最优解来达到全局最优解的方法,在许多实际问题中有广泛应用。以下是基于常见需求整理的一系列贪心算法相关的热门问题及其对应的 Python 解法。 #### 1. **分发饼干 (Assign Cookies)** 给定饥饿度不同的孩子和大小不一的饼干,分配饼干使尽可能多的孩子感到满足[^1]。 ```python def findContentChildren(g, s): g.sort() s.sort() i, j = 0, 0 while i < len(g) and j < len(s): if s[j] >= g[i]: i += 1 j += 1 return i ``` --- #### 2. **跳跃游戏 (Jump Game II)** 计算从数组的第一个位置到达最后一个位置所需的最少步数[^4]。 ```python def jump(nums): n = len(nums) max_pos, end, steps = 0, 0, 0 for i in range(n - 1): max_pos = max(max_pos, i + nums[i]) if i == end: end = max_pos steps += 1 return steps ``` --- #### 3. **区间调度 (Non-overlapping Intervals)** 移除最少数目的区间使其互不重叠[^2]。 ```python def eraseOverlapIntervals(intervals): if not intervals: return 0 intervals.sort(key=lambda x: x[1]) # 按结束时间排序 count = 1 end = intervals[0][1] for interval in intervals[1:]: if interval[0] >= end: count += 1 end = interval[1] return len(intervals) - count ``` --- #### 4. **拼车问题 (Car Pooling)** 判断一辆容量固定的汽车能否接送所有乘客而不超载。 ```python def carPooling(trips, capacity): events = [] for num, start, end in trips: events.append((start, num)) events.append((end, -num)) events.sort() # 时间顺序排列 current_load = 0 for _, passengers in events: current_load += passengers if current_load > capacity: return False return True ``` --- #### 5. **最大利润 (Maximum Profit in Job Scheduling)** 安排工作以获得最大的总利润。 ```python def jobScheduling(startTime, endTime, profit): jobs = sorted(zip(endTime, startTime, profit)) # 按结束时间排序 dp = [jobs[0][2]] for i in range(1, len(jobs)): curr_profit = jobs[i][2] l = bisect_right([job[0] for job in jobs], jobs[i][1]) - 1 if l != -1: curr_profit += dp[l] dp.append(max(curr_profit, dp[-1])) return dp[-1] ``` --- #### 工具推荐 对于上述解决方案的实际编写调试,建议使用高效的开发工具如 PyCharm 或 VSCode 来提升效率[^3]。 --- ### 总结 以上展示了部分经典贪心算法问题的 Python 实现方案。每种方法均经过优化设计,能够有效解决特定场景下的复杂问题。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UestcXiye

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值