LeetCode 135. 分发糖果
问题描述
一群孩子站成一排,根据他们的评分分配糖果。要求:
- 每个孩子至少分配到 1 个糖果
- 相邻孩子中,评分更高的孩子必须获得更多糖果
计算满足条件所需的最少糖果总数。
示例:
示例 1:
输入:ratings = [1,0,2]
输出:5
解释:你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 2、1、2 颗糖果。
示例 2:
输入:ratings = [1,2,2]
输出:4
解释:你可以分别给第一个、第二个、第三个孩子分发 1、2、1 颗糖果。
第三个孩子只得到 1 颗糖果,这满足题面中的两个条件。
算法思路
核心策略:两次遍历
- 左规则遍历(从左到右):
- 若当前孩子评分 > 左邻居,则糖果数 = 左邻居糖果数 + 1
- 右规则遍历(从右到左):
- 若当前孩子评分 > 右邻居,则糖果数 = max(当前值, 右邻居糖果数 + 1)
- 求和:合并两次遍历结果取最大值
代码实现
class Solution {
public int candy(int[] ratings) {
int n = ratings.length;
int[] candies = new int[n];
// 初始化:每个孩子至少1个糖果
Arrays.fill(candies, 1);
// 左规则遍历:从左到右
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (ratings[i] > ratings[i - 1]) {
candies[i] = candies[i - 1] + 1;
}
}
// 右规则遍历:从右到左
for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
if (ratings[i] > ratings[i + 1]) {
// 取左右规则中的最大值
candies[i] = Math.max(candies[i], candies[i + 1] + 1);
}
}
// 统计总糖果数
int total = 0;
for (int candy : candies) {
total += candy;
}
return total;
}
}
算法分析
- 时间复杂度:O(n)
三次独立遍历(两次规则处理 + 一次求和) - 空间复杂度:O(n)
使用额外数组存储糖果分配
算法过程
输入 ratings = [1, 3, 4, 5, 2] :
- 初始化:
candies = [1, 1, 1, 1, 1] - 左规则遍历:
- i=1: 3>1 →
candies[1]=1+1=2 - i=2: 4>3 →
candies[2]=2+1=3 - i=3: 5>4 →
candies[3]=3+1=4 - i=4: 2<5 → 不变
- 结果:
[1, 2, 3, 4, 1]
- i=1: 3>1 →
- 右规则遍历:
- i=3: 5>2 →
candies[3]=max(4,1+1)=4 - i=2: 4>5? 否 → 不变
- i=1: 3>4? 否 → 不变
- i=0: 1<3 → 不变
- 结果:
[1, 2, 3, 4, 1]
- i=3: 5>2 →
- 求和:1+2+3+4+1 = 11
测试用例
public static void main(String[] args) {
Solution solution = new Solution();
// 测试用例1:标准示例
int[] ratings1 = {1,0,2};
System.out.println("Test 1: " + solution.candy(ratings1)); // 5
// 测试用例2:递增序列
int[] ratings2 = {1,2,3,4,5};
System.out.println("Test 2: " + solution.candy(ratings2)); // 15
// 测试用例3:递减序列
int[] ratings3 = {5,4,3,2,1};
System.out.println("Test 3: " + solution.candy(ratings3)); // 15
// 测试用例4:峰谷结构
int[] ratings4 = {1,3,4,5,2};
System.out.println("Test 4: " + solution.candy(ratings4)); // 11
// 测试用例5:平坡结构
int[] ratings5 = {1,2,2,2,1};
System.out.println("Test 5: " + solution.candy(ratings5)); // 7
// 测试用例6:单元素
int[] ratings6 = {5};
System.out.println("Test 6: " + solution.candy(ratings6)); // 1
// 测试用例7:全等序列
int[] ratings7 = {3,3,3,3};
System.out.println("Test 7: " + solution.candy(ratings7)); // 4
}
关键点
-
双向规则处理:
- 左规则确保每个孩子满足与
左侧邻居的关系 - 右规则确保满足与
右侧邻居的关系 - 取最大值保证同时满足
两个规则
- 左规则确保每个孩子满足与
-
平坡处理:
- 当相邻孩子评分相同时,无需增加糖果数
- 示例:
[1,2,2,2,1]→ 分配[1,2,1,2,1]
-
峰谷结构:
- 峰值点需同时满足左右规则
- 示例:
[1,3,4,5,2]的峰值5分配4颗糖
常见问题
1. 为什么需要两次遍历?
- 单向遍历只能保证单侧关系(如只保证比左侧多)
- 双向遍历确保同时满足左右两侧关系
2. 如何处理平坡(评分相同)?
- 评分相同无需增加糖果,保持最小值1
- 示例:
[2,2]只需各给1颗糖
3. 为什么右规则遍历需要取最大值?
- 防止覆盖左规则结果
- 示例:
[1,3,2]中位置1需同时满足比左(1)和右(2)多
4. 最极端情况是什么?
- 严格递增序列:糖果数 = 1+2+…+n = n(n+1)/2
- 严格递减序列:同上,需反向处理
5. 空间复杂度能优化吗?
- 可优化为O(1)空间(使用变量记录趋势),但代码复杂度显著增加
- 推荐O(n)解法,清晰易维护
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