[leetcode] 296. Best Meeting Point 解题报告

最新推荐文章于 2022-08-08 10:11:56 发布

原创最新推荐文章于 2022-08-08 10:11:56 发布 · 1.7k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#leetcode #sort #math

leetcode 同时被 3 个专栏收录

404 篇文章

订阅专栏

math

46 篇文章

订阅专栏

sort

10 篇文章

订阅专栏

这篇博客探讨了LeetCode中的296题，即如何在一个二维网格中找到一个点，使得所有人到该点的Manhattan距离之和最小。博主提出了解决方案，强调在寻找最佳会合点时应考虑点的数量是奇数还是偶数，并解释了为何选择中位数而非平均数。通过排序所有点的x和y坐标，找到各自的中位数，即可确定最佳会合位置。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目链接:https://leetcode.com/problems/best-meeting-point/

A group of two or more people wants to meet and minimize the total travel distance. You are given a 2D grid of values 0 or 1, where each 1 marks the home of someone in the group. The distance is calculated usingManhattan Distance, where distance(p1, p2) = |p2.x - p1.x| + |p2.y - p1.y|.

For example, given three people living at (0,0), (0,4), and (2,2):

1 - 0 - 0 - 0 - 1
|   |   |   |   |
0 - 0 - 0 - 0 - 0
|   |   |   |   |
0 - 0 - 1 - 0 - 0

The point (0,2) is an ideal meeting point, as the total travel distance of 2+2+2=6 is minimal. So return 6.

思路: 先在一维上解决这个问题.

相当于在一条直线上有A,B,C,D,E五个点, 我们要在这个直线上找到一个点P, 使得所有点到P点的距离之和最小.

我们可以看到到A,E两点距离之和的点肯定在A, E之间, 而到B,D两点最短距离的点是在B,D之间, 而到C最短的点就只有在C上了, 这是奇数个点的情况, 偶数各点可以在最中间两个点之间的任意位置. 因此我们要找的点其实就是所有点的中位数, 而不是平均数. 所以只需要将这几个点的x, y左边分别记录下来, 然后进行排序, 因为其距离是按照曼哈顿距离来算, 因此x和y轴是互不干扰的, 其各自中位数就是我们要找的最佳见面位置.

代码如下:

class Solution {
public:
    int minTotalDistance(vector<vector<int>>& grid) {
        vector<int> X, Y;
        for(int i =0; i < grid.size(); i++) 
        {
            for(int j =0; j < grid[0].size(); j++)
            {
                if(grid[i][j] != 1) continue;
                X.push_back(i);
                Y.push_back(j);
            }
        }
        nth_element(X.begin(), X.begin()+X.size()/2, X.end());
        nth_element(Y.begin(), Y.begin()+Y.size()/2, Y.end());
        int ans=0, xMed = X[X.size()/2], yMed = Y[Y.size()/2];
        for(int i =0; i < X.size(); i++)
            ans += abs(X[i]-xMed) + abs(Y[i]-yMed);
        return ans;
    }
};