力扣:2124. 检查是否所有 A 都在 B 之前

该博客探讨了一种字符串处理的方法,通过以特定字符B分割字符串并检查子串,来判断字符串是否包含特定子串A。提供了两种解决方案,一种是直接检查是否存在'ba'子串,另一种是使用字符串分割后再逐个检查。此问题适用于字符串分析和条件判断场景。

思路:字符串按B进行分割,去掉第一个分割的字符串,开始循环,如果字符串中包含了A,返回false,否则返回true;



/**
 * @author xnl
 * @Description:
 * @date: 2022/6/5   22:52
 */
public class Solution {
    public static void main(String[] args) {
        Solution solution = new Solution();
        String str = "aaabbb";
        System.out.println(solution.checkString(str));
    }

    public boolean checkString(String s) {
        if (s == null){
            return false;
        }
        if (!s.contains("a")){
            return true;
        }
        String[] split = s.split("b");
        for (int i = 1; i < split.length; i++){
            if (split[i].contains("a")){
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

看了一下官方的第二个解答,真的是自己相想多了,不会仔细分析题,其实题目给出了只存在AB的两个字符组成的字符串,所以只需要判断是否存在ba这种字符串就行了。

public boolean checkString2(String s) {
        return !s.contains("ba");
    }

<think>好的,我现在需要帮用户理解为什么在力扣的会议调度算法中,不需要比较一个会议的结束时间和当会议的开始时间。用户之前已经问过类似的问题,我的回答已经涉及了贪心策略和全局最优的概念。现在用户再次提问,可能希望更深入或者更清晰地理解这一点。 首先,我需要回顾之前的回答,确保这次回答保持一致,并且补充更多细节。用户提供的引用内容主要涉及区间调度问题,特别是按结束时间排序的贪心算法。引用中的代码示例和思路说明都是关于如何选择最早结束的区间来最大化不重叠的数量。 用户的问题核心在于,为什么不需要逐个比较一个会议的结束时间和当会议的开始时间。根据之前的回答,这是因为算法采取了全局最优的策略,而不是局部比较。我需要进一步拆解这个逻辑,可能需要从排序策略、贪心选择的有效性以及数学证明的角度来阐述。 另外,用户提供的引用2和4提到选择最早结束的区间,然后删除所有与之重叠的区间,重复这个过程。这实际上是一种贪心选择,每次选局部最优(最早结束)来达到全局最优。这种方法的正确性需要证明,也就是为什么这样的选择不会错过更多的后续区间。 可能需要用数学归纳法来证明这种贪心策略的有效性。例如,假设在某个步骤中选择最早结束的会议,这样可以为后续会议留下更多的时间,从而能够安排更多的会议。这种情况下,不需要检查每一个一个会议,因为排序已经确保了当会议的开始时间不会比之前选择的会议结束时间更早,或者即使有重叠,也已经被处理掉了。 还需要考虑时间线扫描法和优先队列方法的不同,但用户的问题主要集中在按结束时间排序后的贪心选择,所以重点应放在这里。例如,当会议按结束时间排序后,依次检查每个会议是否能被安排,只需要比较当会议的start和上一个被选中的会议的end,而不需要检查之前所有的会议,因为排序保证了后面的会议不会更早结束,所以如果当会议与一个被选中的不冲突,那么后面的会议也不会冲突。但用户的问题提到“不需要考虑一个会议的end time”,这可能是指不需要检查所有面的会议,只需要检查最后一个被选中的会议的end time,所以可能存在误解需要澄清。 不过根据之前的回答,用户的问题可能更偏向于在会议室分配的问题中,比如使用优先队列来动态管理会议室,这时候不需要逐个比较每个一个会议,而是只看最早可用的会议室。这种情况下,贪心策略关注的是全局可用的资源,而不是会议的顺序。例如,当新会议到来时,只需检查所有会议室中最早结束的那个是否可用,而不需要关心其他会议室的结束时间,这样节省了比较的时间。 但用户现在的问题可能更具体于最大非重叠会议数量的解法,比如经典的活动选择问题,这种情况下,按结束时间排序后,依次选择不重叠的会议。这时候确实需要比较当会议的start和上一个选中的会议的end,但用户的问题说不需要考虑,这可能有矛盾。需要仔细分析用户的问题和引用的内容。 在用户提供的引用中,比如引用1中的代码,确实是在比较当会议的start和上一个被保留会议的end,所以可能用户的疑问是,为什么在另一种解法中(比如会议室数量的计算)不需要这样的比较。或者可能存在不同的题目变体,比如计算需要移除的最小区间数,这时候按结束时间排序后,只需要保留不重叠的区间,而每次比较当会议和上一个保留的会议。所以用户的问题可能存在混淆,需要明确题目类型。 现在用户的问题是关于“最大非重叠会议数量”,这可能对应活动选择问题,这种情况下,解法是按结束时间排序,然后依次选择不与一个选中的会议重叠的会议。这时候必须比较当会议的start和上一个会议的end。但用户说“无需比较”,这可能存在误解,或者题目可能有不同的条件,比如使用不同的贪心策略。 或者,可能用户混淆了两种不同的问题:一种是计算最多能安排多少个不重叠的会议(活动选择问题),另一种是计算需要多少个会议室(会议室分配问题)。者可能需要逐个比较,而后者可能使用优先队列,不需要逐个比较,只需要查看最早结束的会议室。 例如,在会议室分配问题中,解法是按开始时间排序,然后使用最小堆记录每个会议室的结束时间。每次新会议到来时,检查堆顶的结束时间是否<=新会议的开始时间,如果是,则复用该会议室,否则添加新的会议室。这时候不需要逐个比较之前的会议,只需要比较堆顶的最早结束时间,因为堆维护的是所有会议室的最早可用时间,从而保证了全局最优的选择。 但在最大非重叠会议数量的问题中,比如经典的活动选择问题,解法是按结束时间排序,然后依次选择不重叠的会议,这时候必须比较当会议和上一个选中的会议的结束时间。所以用户可能混淆了这两个问题。 根据用户提供的引用,尤其是引用1、2、4中的内容,都是关于选择最早结束的区间,然后排除重叠的区间,从而得到最大不重叠区间数量。这种情况下,必须比较当会议的开始时间和上一个选中会议的结束时间。因此,用户的问题可能存在矛盾,或者用户可能误解了某个解法的步骤。 可能用户的问题中的“会议调度算法”指的是会议室数量问题,而非最大非重叠会议数量问题。需要根据用户提供的引用来判断。例如,引用3中的代码是按结束时间排序,然后计算不重叠区间的数量,这时候是需要比较当区间的start和上一个区间的end的,所以count++的条件是intervals[i][0] >= cover。而用户的问题提到“无需比较一个会议的结束时间和当会议的开始时间”,这可能不符合这里的逻辑。 因此,可能需要明确用户的问题具体对应哪一种算法。根据用户之前的提问,他提到的是会议室调度问题,即需要安排所有会议,但计算需要的最少会议室数量。在这种情况下,使用优先队列(最小堆)来维护各个会议室的结束时间,每次新会议到来时,检查堆顶的元素是否可用,此时无需逐个比较面的会议,只需要看堆顶的结束时间。这可能就是用户所说的“不需要考虑一个会议的结束时间”的原因,因为堆顶代表最早可用的会议室,只要当会议的开始时间>=堆顶的结束时间,就可以复用,否则需要新会议室。所以这里的比较对象不是一个会议的结束时间,而是所有会议室中最早结束的那个。 总结来说,用户的问题可能存在对两种不同问题的混淆:最大非重叠会议数量(活动选择问题)和最少会议室数量问题。在活动选择问题中,必须比较一个选中的会议的结束时间;而在会议室数量问题中,使用优先队列,只需比较当会议与堆顶的最早结束时间,而不需要逐个比较之前的所有会议。因此,用户的问题中的“无需考虑一个会议的结束时间”可能指的是在会议室数量问题中,不需要逐个检查每个之前安排的会议,而是通过维护全局的最早可用时间来实现最优选择。 因此,在回答时需要明确这两种问题的区别,并指出用户的问题可能对应的是会议室数量问题,其中使用优先队列策略,从而不需要逐个比较一个会议的结束时间,而是通过堆结构高效管理可用资源,实现全局最优。</think>在力扣会议调度问题中(如计算最大非重叠会议数量或最小会议室需求),**无需逐个比较一个会议的结束时间与当会议的开始时间**,其核心逻辑依赖于**全局贪心策略**和**数据结构优化**。以下是具体原因: --- ### 一、核心原理:贪心策略的全局最优性 1. **排序策略的选择** 若目标是**最大化非重叠会议数量**,通常按**结束时间升序排序**。 例如,给定会议序列 $[[1,3], [2,4], [5,6]]$,排序后为 $[[1,3], [2,4], [5,6]]$。 每次选择**最早结束的会议**,确保后续有更多时间容纳其他会议,从而实现全局最优[^2][^4]。 2. **动态决策的数学保证** - 假设当已选会议的结束时间为 $e_{\text{last}}$,新会议的开始时间为 $s_{\text{new}}$。 - 若 $s_{\text{new}} \geq e_{\text{last}}$,则直接选择该会议(不冲突)。 - 若 $s_{\text{new}} < e_{\text{last}}$,则跳过该会议(选择它会减少后续可选会议数量)。 这一过程通过排序后的遍历自动保证,无需回溯检查所有序会议[^1][^3]。 --- ### 二、为何无需逐个比较相邻会议? 1. **全局有序性消除局部检查需求** - **按结束时间排序后**,后续会议的结束时间一定 $\geq$ 当会议的结束时间。 - 若当会议 $A$ 被选中,下一个被选中的会议 $B$ 只需满足 $B$ 的开始时间 $\geq A$ 的结束时间。由于 $B$ 的结束时间 $\geq A$ 的结束时间,$B$ 之后的所有会议都不会与 $A$ 冲突[^2]。 2. **示例验证** 假设排序后的会议为 $[[1,3], [2,4], [5,6]]$: - 选择 $[1,3]$ 后,跳过 $[2,4]$(因为 $2 < 3$),直接选择 $[5,6]$($5 \geq 3$)。 - **无需检查 $[5,6]$ 是否与 $[2,4]$ 冲突**,因为 $[2,4]$ 未被选中,且排序已保证后续会议不会与已选会议产生更早的重叠。 --- ### 三、数据结构优化:优先队列的作用 若问题要求**计算最少会议室数量**(如力扣253题),算法会使用**优先队列(小顶堆)**: 1. 按开始时间排序会议。 2. 维护一个记录会议室结束时间的堆。 3. 对新会议 $[s_i, e_i]$,检查堆顶的最小结束时间 $e_{\text{min}}$: - 若 $s_i \geq e_{\text{min}}$,复用该会议室(更新堆顶为 $e_i$)。 - 否则,新增会议室(插入 $e_i$ 到堆)。 **此时只需比较堆顶的全局最早结束时间**,而非所有序会议的结束时间[^3]。 --- ### 四、总结 1. **贪心策略的全局性**:排序后遍历直接保证只需与最后一个选中的会议比较。 2. **数学最优性**:选择最早结束的会议能为后续留出最大时间窗口[^4]。 3. **数据结构优化**:优先队列将问题复杂度从 $O(n^2)$ 降低到 $O(n \log n)$[^3]。 --- ### 示例代码(最大化非重叠会议数量) ```python def max_non_overlapping(intervals): if not intervals: return 0 # 按结束时间升序排序 intervals.sort(key=lambda x: x[1]) count = 1 last_end = intervals[0][1] for s, e in intervals[1:]: if s >= last_end: count += 1 last_end = e return count ``` --- ### 相关问题 1. **如何证明按结束时间排序的贪心策略是最优的?** 2. **在计算最少会议室数量时,为什么使用优先队列而不是按开始时间排序?** 3. **如果会议时间允许部分重叠(如允许间隔1小时),算法应如何调整?**
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