力扣第1488题——避免洪水泛滥

这道题是我点击随机一题之后,随机出来的一道算法题。题目如下:

你的国家有无数个湖泊,所有湖泊一开始都是空的。当第 n 个湖泊下雨前是空的,那么它就会装满水。如果第 n 个湖泊下雨前是 满的 ,这个湖泊会发生 洪水 。你的目标是避免任意一个湖泊发生洪水。

给你一个整数数组 rains ,其中:

    rains[i] > 0 表示第 i 天时,第 rains[i] 个湖泊会下雨。
    rains[i] == 0 表示第 i 天没有湖泊会下雨,你可以选择 一个 湖泊并 抽干 这个湖泊的水。

请返回一个数组 ans ,满足:

    ans.length == rains.length
    如果 rains[i] > 0 ,那么ans[i] == -1 。
    如果 rains[i] == 0 ,ans[i] 是你第 i 天选择抽干的湖泊。

如果有多种可行解,请返回它们中的 任意一个 。如果没办法阻止洪水,请返回一个 空的数组 。

请注意,如果你选择抽干一个装满水的湖泊,它会变成一个空的湖泊。但如果你选择抽干一个空的湖泊,那么将无事发生。

解题思路

看完这道题的题目之后,我的想法是在倘若今天的雨不会造成洪水危害,也就是今天要下雨的湖泊在下雨前是空的,那么就不管他。在不下雨的日子里,也不主动去抽水,而是将这些日子用一个数组存起来,在之后遇到将要发生洪水的时候,再从存起来的日子中找,看有没有可以使用的天数,有的话则用来避免洪水发生,没有的话则证明洪水无法避免,返回空数组。

代码

创建数组

    let hasWater = new Map();
    let hasdone = [];
    let ret = new Array(rains.length).fill('');

这里创建了三个变量,第一个是一个map,用于存放下过雨但是未抽水的湖泊,之所以用map是为了方便之后判断这次下雨的湖泊之前是否有着下过雨但没抽水的经历。一个hasdone数组,用于存放能抽水的日子,最后一个ret,则是题目中要求要返回的数组。

遍历rains

当我们遍历数组rains时,倘若rains[i]为0,代表今天不下雨,我们可以将它添加进hasdone数组中。

if(rains[i]==0){
    hasdone.push(i);
}

如果rains[i]不等于0,代表今天要下雨,我们可以先将返回的数组ret中对应的位置赋值为-1.

之后通过hasWater.get(rains[i])==undefined进行判断,如果为true,则代表hasWater中没有这个值,也就是说这个湖泊以前未下过雨,我们将湖泊序号和下雨的天数存入hasWater中

if(hasWater.get(rains[i])==undefined){
    hasWater.set(rains[i],i);
}

如果为false,则代表这个湖泊曾经下过雨,因此我们需要在存起来的天数中找是否有着能用来抵消上一次雨的。

首先将上一次下雨的时间取出来,存入lastRainDay变量中

let lastRainDay = hasWater.get(rains[i]);

然后看看还有没有能抽水的日子,如果没有的话,返回空数组

if(hasdone.length==0){
    return [];
}

如果有的话,看看有没有符合要求的。就是在能抽水的日子中,有没有日期在上一次下雨日期之后的,然后将找到的第一个日子从数组中删除,让返回的数组ret中代表这一天的位置ret[hasdone[j]]赋上值rains[i],也就是这一天要下雨的那个湖泊的代号。将hasWater中的数据更新,日期更新为这一次下雨,相当于用这一天抵消了这一次洪水的危害。之所以要日期在上一次下雨日期之后,是因为在上一次下雨之前的话就没法抵消这次危机了,之所以要用找到的符合要求的第一个抵消,是因为越靠后的能抽水的天数越珍贵,他有能力抵消的天数多余前面的。

for(let j=0;j<hasdone.length;j++){
    if(lastRainDay<hasdone[j]){
       ret[hasdone[j]] = rains[i]
       hasdone.splice(j,1);
       hasWater.set(rains[i],i);
       break;
    }else if(j == hasdone.length-1 && lastRainDay>hasdone[j]){
        return [];
    }
}

整体代码

var avoidFlood = function(rains) {
    let hasWater = new Map();
    let hasdone = [];
    let ret = new Array(rains.length).fill('');
    for(let i=0;i<rains.length;i++){
        if(rains[i]==0){
            hasdone.push(i);
        }else{
            ret[i] = -1;
            if(hasWater.get(rains[i])==undefined){
                hasWater.set(rains[i],i);
            }else{
                let lastRainDay = hasWater.get(rains[i]);
                if(hasdone.length==0){
                    return [];
                }
                for(let j=0;j<hasdone.length;j++){
                    if(lastRainDay<hasdone[j]){
                        ret[hasdone[j]] = rains[i]
                        hasdone.splice(j,1);
                        hasWater.set(rains[i],i);
                        break;
                    }else if(j == hasdone.length-1 && lastRainDay>hasdone[j]){
                        return [];
                    }
                }
            }
        }
    }
    for(let i=0;i<ret.length;i++){
        if(ret[i]==0){
            ret[i] = 1;
        }
    }
    return ret;
};

可以看见在代码最后,加了一个循环

for(let i=0;i<ret.length;i++){
    if(ret[i]==0){
        ret[i] = 1;
    }
}

这个循环的作用是将ret数组中为0的选项赋值为1。之所以会有为0的选项,是因为可以抽水的日子并不一定会用完,虽然题目中没有具体规定,但是在最后提交的时候,不允许我们在这些不需要干活的日子里休息,哪怕并没有什么影响,也要我们对着干涸的一号湖硬抽。。。。。。虽然感觉很无语,但是没办法,不处理不给过,只能加上了。

运行结果

可以看见,我的代码虽然能通过,但是执行用时非常不理想。虽然不理想,但是能力受限,暂时是无法写出时间消耗更低的代码了。那就这样吧。

<think>嗯,用户想要了解LeetCode第一Two Sum的解析和Python、C++、Java的解法。首先,我得回忆一下这个问目应该是给定一个整数数组和一个目标值,找出数组中和为目标值的两个数的索引。对吧? 我记得这个问通常有两种解法:暴力法和哈希表法。暴力法是双重循环,时间复杂度是O(n²),而哈希表法则可以降到O(n)。用户可能需要详细的步骤解释,以及不同语言的实现代码。 先想Python的解法。哈希表法的话,可以用字典来存储每个数的值和索引。遍历数组时,检查目标值减去当前数的差值是否已经在字典里。如果在,就返回两个索引。否则,将当前数和索引存入字典。注意,目要求返回的是基于1的索引还是0的?根据引用里的代码示例,比如用户提供的Python代码返回的是i+1,所以应该目要求的是1-based索引。不过需要确认,可能不同目版本要求不同。比如,用户提供的引用3中的代码确实是返回i+1和array[1] = i +1,所以应该要求返回的是基于1的索引。 接下来是C++的解法。可以用unordered_map来存数值和索引。同样遍历数组,查找目标减当前值的键是否存在。需要注意的是,C++中unordered_map的查找方法,比如用find,如果找到的话返回对应的迭代器,否则返回end()。同时,处理顺序可能要注意,比如先检查是否存在再插入当前元素,避免同一个元素被使用两次。例如,对于输入nums = [3,3], target=6,如果先插入再查找,可能会出现问。因此,应该在每次迭代时先检查是否存在补集,如果存在就返回结果,否则将当前元素插入哈希表。这样可以避免同一元素被重复使用。 Java的解法也类似,使用HashMap来存储。同样遍历数组,计算补集是否存在。Java的HashMap的containsKey方法可以检查是否存在补集,如果存在,则取出对应的索引,和当前索引一起返回。同样需要注意返回的是1-based还是0-based索引,根据目要求调整。 然后,用户提供的引用4提到,原来的解法可能存在两个问:一是查找补集时没有排除自身,比如如果数组中有重复元素,比如target是8,当前元素是4,这时候如果哈希表里已经有一个4,就会返回同一个索引两次。但根据问描述,目假设每个输入只有一个解,并且同一个元素不能使用两次。所以,哈希表法在实现时应该边遍历边检查,而不是先填充整个哈希表。这样可以避免自身被重复使用的情况。例如,在遍历到第i个元素时,哈希表中存储的是前i-1个元素的值和索引,这样当前元素不会被自己匹配到。这样就能确保不会重复使用同一个元素。例如,用户引用4中的优化建议提到,可以边填充边搜索,这样时间复杂度是O(n),并且避免了自身的问。 那现在需要针对每个语言写出正确的代码。比如Python的解法,使用一个字典,遍历数组,对于每个num,检查target - num是否在字典中。如果存在,返回对应的索引和当前索引+1(如果是1-based的话)。否则,将当前num和索引存入字典。注意,Python的字典是存储num的值到索引的映射。 对于C++,同样使用unordered_map,遍历时先检查是否存在补集,存在则返回结果,否则将当前值插入哈希表。这样就能确保补集是之前遍历过的元素,不会重复使用当前元素。 Java的解法类似,使用HashMap,在遍历时先检查是否存在补集,存在则返回,否则存入当前值。 此外,需要分析时间复杂度和空间复杂度。哈希表法的时空复杂度都是O(n),因为需要存储n个元素的映射。 用户可能还想知道不同解法的优缺点,比如暴力法虽然简单但效率低,哈希表法高效但需要额外空间。还可能问及如何处理重复元素或者多个解的情况,但目假设只有一个解,所以不需要处理这些情况。 最后,根据用户提供的引用,可能需要引用正确的来源。比如引用3中的Python代码示例,引用4中的优化建议,引用2提到的不同语言的效率差异等。 总结步骤:问描述,示例,解思路(暴力法和哈希表法),各语言的代码实现,复杂度分析,以及相关问。在代码部分,需要注意正确的语法和逻辑,比如避免自身元素的重复使用,返回正确的索引格式。</think>### LeetCode 1. Two Sum 问解析 #### 问描述 给定整数数组 `nums` 和目标值 `target`,需找到数组中**和为目标值**的两个不同元素的索引,返回这两个索引(按升序排列)。目保证存在唯一解,且同一元素不能重复使用[^3]。 #### 示例 输入:`nums = [2,7,11,15], target = 9` 输出:`[0,1]`(假设索引从0开始) --- ### 解思路 #### 方法1:暴力枚举(时间复杂度$O(n^2)$) 通过双重循环遍历所有可能的组合,找到满足条件的两个元素。 #### 方法2:哈希表优化(时间复杂度$O(n)$) 1. 使用哈希表存储元素值到索引的映射。 2. 遍历数组时,计算补集 `target - nums[i]`。 3. 若补集存在于哈希表中,直接返回结果;否则将当前值存入哈希表[^4]。 --- ### 代码实现 #### Python ```python def twoSum(nums, target): num_map = {} for i, num in enumerate(nums): complement = target - num if complement in num_map: return [num_map[complement], i] num_map[num] = i return [] ``` #### C++ ```cpp #include <vector> #include <unordered_map> class Solution { public: std::vector<int> twoSum(std::vector<int>& nums, int target) { std::unordered_map<int, int> num_map; for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { int complement = target - nums[i]; if (num_map.find(complement) != num_map.end()) { return {num_map[complement], i}; } num_map[nums[i]] = i; } return {}; } }; ``` #### Java ```java import java.util.HashMap; class Solution { public int[] twoSum(int[] nums, int target) { HashMap<Integer, Integer> numMap = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < nums.length; i++) { int complement = target - nums[i]; if (numMap.containsKey(complement)) { return new int[] {numMap.get(complement), i}; } numMap.put(nums[i], i); } return new int[0]; } } ``` --- ### 复杂度分析 1. **时间复杂度** - 暴力枚举:$O(n^2)$,双重循环遍历所有组合。 - 哈希表法:$O(n)$,单次遍历即可完成。 2. **空间复杂度** - 哈希表法:$O(n)$,需存储元素与索引的映射。 --- ### 关键优化点 1. **边遍历边查询**:避免预先填充整个哈希表,防止元素重复使用[^4]。 2. **哈希表选择**:C++中`unordered_map`、Java中`HashMap`、Python中字典均为平均$O(1)$时间复杂度的数据结构。 ---
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