Java算法-力扣leetcode-134. 加油站

探讨如何通过给定的汽油和消耗量数组,在环路上找到一个可以绕行一周且返回起点的唯一加油站。介绍了两种解题方法:暴力搜索和优化算法。

134. 加油站

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] **升。

你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 **i **个加油站开往第 **i+1 **个加油站需要消耗汽油 cost[i] **升。你从其中的一个加油站出发,开始时油箱为空。

给定两个整数数组 gas 和 cost ,如果你可以按顺序绕环路行驶一周,则返回出发时加油站的编号,否则返回 -1 。如果存在解,则 保证 它是 唯一 的。

示例 1:

输入: gas = [1,2,3,4,5], cost = [3,4,5,1,2]
输出: 3
解释: 从 3 号加油站(索引为 3 处)出发,可获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
开往 4 号加油站,此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油
开往 0 号加油站,此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油
开往 1 号加油站,此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油
开往 2 号加油站,此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油
开往 3 号加油站,你需要消耗 5 升汽油,正好足够你返回到 3 号加油站。
因此,3 可为起始索引。

示例 2:

输入: gas = [2,3,4], cost = [3,4,3]
输出: -1
解释: 你不能从 0 号或 1 号加油站出发,因为没有足够的汽油可以让你行驶到下一个加油站。
我们从 2 号加油站出发,可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油
开往 0 号加油站,此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油
开往 1 号加油站,此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油
你无法返回 2 号加油站,因为返程需要消耗 4 升汽油,但是你的油箱只有 3 升汽油。
因此,无论怎样,你都不可能绕环路行驶一周。

提示:

  • gas.length == n
  • cost.length == n
  • 1 <= n <= 105
  • 0 <= gas[i], cost[i] <= 104

1.暴力解法:

class Solution {
    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
        for (int i = 0; i < gas.length; i++) {
            int sum = gas[i];
            boolean flag = true;
            for (int j = 1; j < gas.length + 1; j++) {

                int index = (i + j) >= gas.length ? (i + j) - (gas.length) : i + j;
                int pre = index - 1 < 0 ? gas.length - 1 : index - 1;

                sum = sum - cost[pre];
                if (sum < 0) {
                    flag = false;
                    break;
                }
                sum = sum + gas[index];
            }
            if (flag) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
}

优化 A最远能到达的点是B 那么AB中间的点最远到达一定小于等于B

class Solution {
    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
        int i=0;
        while(i < gas.length){
           int j = i;
            int sum = gas[i];
            while(sum>=cost[j]){
                sum = sum - cost[j];
                j = (j+1)%gas.length;
                sum = sum + gas[j];
                if(i==j){
                    return i;
                }
            }
            if(j<i){
                return -1;
            }
            i=j+1;
        }
        return -1;
    }
}
### 题目描述 给定两个字符串 `text1` 和 `text2`,返回这两个字符串的最长公共子序列的长度。如果不存在公共子序列,返回 0。一个字符串的子序列是指由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。两个字符串的公共子序列是这两个字符串所共同拥有的子序列。例如,输入 `text1 = “abcde”`,`text2 = “ace”`,输出为 3,因为最长公共子序列是 “ace”,它的长度为 3[^1][^4]。 ### 解题思路 - **状态定义**:`dp[i][j]` 中 `i` 表示字符串 1 的前 `i` 个字符,`j` 表示字符串 2 的前 `j` 个字符,`dp[i][j]` 表示 `s1[0…i]` 和 `s2[0…j]` 的最长公共子序列。`dp` 数组大小为 `(len1 + 1) * (len2 + 1)`,其中 `len1` 和 `len2` 分别是两个字符串的长度[^1]。 - **状态转移方程**: - 若 `s1[i - 1] == s2[j - 1]`,则该字符需要添加到最长公共子序列中,`dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1`。 - 若 `s1[i - 1] != s2[j - 1]`,则 `dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])`[^1][^3][^5]。 - **初始化**:`dp[0][j]` 和 `dp[i][0]` 都表示空字符串与字符串 `s` 的公共序列,长度设置为 0[^1]。 - **输出**:`dp[len1][len2]` 即为两个字符串的最长公共子序列的长度[^1][^3][^5]。 ### 代码实现 #### C++ 实现 ```cpp class Solution { public: int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) { int len1 = text1.size(); int len2 = text2.size(); if(len1 == 0 || len2 == 0) return 0; int dp[len1 + 1][len2 + 1]; memset(dp, 0, sizeof(dp)); for(int i = 1; i <= len1; i++){ for(int j = 1; j <= len2; j++){ if(text1[i - 1] == text2[j - 1]) dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } return dp[len1][len2]; } }; ``` #### Java 实现 ```java import java.util.Arrays; class Solution { public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) { int rows = text1.length() + 1; int cols = text2.length() + 1; int[][] dp = new int[rows][cols]; for (int i = 1; i < rows; i++) { for (int j = 1; j < cols; j++) { if (text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); } } } return dp[rows - 1][cols - 1]; } } ```
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