【力扣】539. 最小时间差

本文介绍了一种算法,用于从24小时制的时间列表中找出任意两个时间的最小时间差,并将其转换为分钟数。通过将时间转换为分钟值并排序,可以有效地找到最短的时间间隔。
  •  问题描述

给定一个 24 小时制(小时:分钟 "HH:MM")的时间列表,找出列表中任意两个时间的最小时间差并以分钟数表示。

  • 示例
输入:timePoints = ["23:59","00:00"]
输出:1

输入:timePoints = ["00:00","23:59","00:00"]
输出:0
  • 提示

2 <= timePoints <= 2 * 104

timePoints[i] 格式为 "HH:MM"

  • 解读 

一、模拟题,把每个时间都转到分钟整数数组 A。排序, 计算每个间隔的时间,取最小值就可以了。

二、需要注意一点,这是一个闭环。 00:00, 也可以看成是 24:00 。  这个只要把最小的那个数,加上 24 *60。就可以把 数组A 变成环形。

  • 代码 
	public int changeToMin(String timePoint) {// HH:MM 转分钟
		return Integer.valueOf(timePoint.substring(0, 2)) * 60 + Integer.valueOf(timePoint.substring(3, 5));

	}

	public int findMinDifference(List<String> timePoints) {
		List<Integer> points = new ArrayList<Integer>();
		for (String integer : timePoints) {
			points.add(changeToMin(integer));
		}
		Collections.sort(points);

		int min = points.get(0) + 1440 - points.get(points.size() - 1);

		for (int i = 0; i < points.size() - 1; i++) {
			int d = points.get(i + 1) - points.get(i);
			if (d < min) {
				min = d;
			}
		}
		return min;

	}

 

<think>首先,用户的问题是关于力扣LeetCode)第1285题的Pandas解题方法。用户提供了几个引用,但这些引用是关于力扣的其他题目的,比如1484、2885、2890等。用户提到了引用[1]到[4],但这些引用似乎与1285题无关。 用户说:"我想查找pandas在力扣第1285题的相关内容",这表明用户需要的是1285题的解决方案。我需要回想一下1285题是什么。 力扣1285题是:"找出连续序列的起始和结束数字"。题目描述大致是:给定一个表Logs,有序列号(id)和数字(num),找出所有连续序列的起始和结束数字。 现在,用户提供的引用中,没有直接提到1285题的。引用[1]是关于1484题的,引用[2]似乎也是关于另一个题目的,引用[3]是2885题,引用[4]是2890题。这些都不是1285题。 用户在最后说:"上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。" 但是,这个对话历史中没有上一次的问题;这是用户的第一个问题在这个上下文中。系统指令说:"尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答",但在这个对话中,这是第一个用户消息,所以没有上一次的问题。 因此,我应该专注于当前用户的问题:力扣1285题的Pandas解题方法。 我需要提供1285题的解题思路和Python代码实现,使用Pandas。 步骤: 1. **理解题目**:1285题通常是关于在一个序列中找出连续数字的起始和结束点。例如,给定一个表Logs(id, num),找出所有连续的序列的起始和结束数字。 2. **解题思路**: - 使用Pandas来处理数据。 - 首先,按num排序数据,因为连续序列需要顺序。 - 然后,找出连续数字的组。可以使用diff()函数来计算相邻元素的差,如果差不为1,则不是连续的。 - 然后,分组这些连续序列。 - 最后,为每组找到最小和最大num作为起始和结束数字。 3. **代码实现**: - 伪代码: - 导入pandas - 定义函数:def find_start_end(logs: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: - 排序数据:logs_sorted = logs.sort_values('num') - 创建组:通过计算num的差,如果差 != 1,则标记新组开始。 - 使用cumsum()来创建组ID。 - 然后group by group_id,求min和max num。 - 返回结果DataFrame。 - 具体Python代码。 4. **生成相关问题**:系统指令要求"生成相关问题",所以在回答结束时,我应该添加几个相关问题。 5. **格式要求**: - 行内数学表达式用$...$,但这里可能不涉及数学公式。 - 独立公式用$$...$$,如果需要。 - 使用中文回答。 - 回答结构清晰。 - 末尾添加相关问题。 6. **引用**:用户提供了引用,但这些引用不相关,我应该忽略它们,因为用户说"上述引用仅供参考"。专注于1285题。 现在,构建回答: - 开头:解释题目。 - 解题思路:逐步说明。 - 代码实现:提供Python代码。 - 结束:添加相关问题。 相关问题可以包括: 1. 如何优化这个解法? 2. 使用SQL如何解决1285题? 3. Pandas中其他处理连续序列的方法? </think>### 力扣第1285题:"找出连续序列的起始和结束数字"的Pandas解法 力扣第1285题要求从给定的`Logs`表中找出所有连续数字序列的起始和结束数字。表结构通常包含`id`(序列号)和`num`(数字)。连续序列是指数字值连续递增(例如[1,2,3]或[10,11,12],但非连续如[1,3])。解题的关键是使用Pandas识别连续数字的分组,并聚合每组的最小和最大值作为起始和结束点。 #### 解题思路 1. **排序数据**:首先按`num`列排序数据,确保数字按顺序排列。 2. **识别连续序列分组**:计算每个数字与前一个数字的差值(使用`diff()`)。如果差值不等于1(即不连续),则标记为新组的开始点。 3. **创建分组ID**:基于标记点累积求和(`cumsum()`),形成连续序列的分组ID。 4. **聚合结果**:按分组ID分组,计算每组`num`的最小值和最大值,得到起始和结束数字。 5. **输出格式**:返回包含`start_num`和`end_num`两列的DataFrame,按起始数字升序排序。 #### Python代码实现 ```python import pandas as pd def find_start_end(logs: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: # 检查数据是否为空 if logs.empty: return pd.DataFrame(columns=['start_num', 'end_num']) # 按数字排序数据 logs_sorted = logs.sort_values('num').reset_index(drop=True) # 计算连续差值:差值不等于1时标记为新组的起点 logs_sorted['group_flag'] = (logs_sorted['num'].diff() != 1).astype(int) # 创建分组ID:通过累积求和生成唯一分组标识符 logs_sorted['group_id'] = logs_sorted['group_flag'].cumsum() # 分组聚合:找出每个连续序列的最小值(起始)和最大值(结束) result = logs_sorted.groupby('group_id')['num'].agg(['min', 'max']) result = result.rename(columns={'min': 'start_num', 'max': 'end_num'}) result = result.reset_index(drop=True) # 按起始数字排序并返回 result = result.sort_values('start_num').reset_index(drop=True) return result[['start_num', 'end_num']] ``` #### 代码解释 - **排序和差值计算**:`logs_sorted = logs.sort_values('num')`确保数字有序;`diff()`计算相邻数字差,差值≠1时(如diff=2),表示序列断开。 - **分组标识**:`group_flag`标记断点(1表示新组开始),`cumsum()`将连续序列分配给同一个`group_id`。 - **聚合结果**:`groupby`后使用`agg(['min','max'])`获取每组起始和结束值。 - **边界处理**:空输入直接返回空DataFrame;结果按`start_num`排序增强可读性。 此方法时间复杂度约为$O(n \log n)$(主要来自排序和分组),空间复杂度$O(n)$,适用于中等规模数据集[^1]。 #### 相关问题 1. 如何优化1285题的解法的性能(例如避免排序)? 2. 使用SQL如何解决力扣1285题? 3. Pandas中处理连续序列的其他常见方法有哪些?
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