lintcode - 加油站

本文探讨了一辆油箱容量无限的汽车如何从环路中某加油站出发并绕行一周的问题。通过分析汽车从每个加油站出发的可能性,提出了一种有效的算法解决方案。

题目描述: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],并且从第_i_个加油站前往第_i_+1个加油站需要消耗汽油cost[i]。你有一辆油箱容量无限大的汽车,现在要从某一个加油站出发绕环路一周,一开始油箱为空。求可环绕环路一周时出发的加油站的编号,若不存在环绕一周的方案,则返回-1。

样例:现在有4个加油站,汽油量gas[i]=[1, 1, 3, 1],环路旅行时消耗的汽油量cost[i]=[2, 2, 1, 1]。则出发的加油站的编号为2。

我们不妨先想想一下,汽车从某一点出发,是如何行走的。在第i个位置的时候,要想从i 前往i + 1,必须满足的条件是:gas[i] - cost[i] > 0,也就是要对两个数组对应位求差,这个差值是判断的依据。

然后再来看车在整个公路上是如何行走的。从第 i 位出发,假设能一直走下去的话,先走到第n位(数组的最后一位),再走到第0位(就是数组的第一位),从第0位开始,继续走一直到第 i 位结束。

因此,假设汽车从第 i 位出发,想要遍历环形的公路,必须要满足两个条件:

1. 从第 i 位到第n位,我们对两个数组对应位的差值求和(这个结果其实是当前汽车的油量),这个值不能小于0

2. 到第n位之后,汽车所保存的油量,加上从第0位开始,到第 i 位的差值之和,大于0

第一条很好理解,第二条有些绕。你可能会问,第n位之后,汽车以油箱那时候的存量,从第0位开始走,即便从第0位到第 i 位的差值和大于0,就一定不会中间走不下去吗,这显然不一定。

但是题目有个前提,就是答案唯一。第n位之后,汽车油箱的存量,加上第0位开始,到第 i 位的差值之和,这个值如果大于0,则一定存在一个点,从这里开始,能完成行驶任务,而这个点就是第 i 位。

看代码:

class Solution:
    # @param gas, a list of integers
    # @param cost, a list of integers
    # @return an integer
    def canCompleteCircuit(self, gas, cost):
        n = len(gas)
        sum1, sum2,  = 0, 0
        cur, index = 0, 0
        while cur != n:
            diff = gas[cur] - cost[cur]
            sum1 += diff
            sum2 += diff
            if sum2 < 0:
                sum2 = 0
                index = cur + 1
            cur += 1
        return index if sum1 >= 0 else -1    
        # write your code here
sum1求取的是差值总和,sum2是在判断那个点能开始行驶。你看sum2的求法和求最大子数组(详见: 点击打开链接)非常相似,所以,index就是唯一可能成为答案的那个位置

LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的最大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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