【Python】【难度：简单】Leetcode 1266. 访问所有点的最小时间【完】

最新推荐文章于 2022-06-12 16:01:21 发布

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本文介绍了一种高效算法，用于计算在二维平面上按指定顺序访问一系列整数坐标点所需的最小时间。算法考虑了水平、垂直及对角线移动，并通过计算相邻点间坐标差值绝对值的最大值实现快速求解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

平面上有 n 个点，点的位置用整数坐标表示 points[i] = [xi, yi]。请你计算访问所有这些点需要的最小时间（以秒为单位）。

你可以按照下面的规则在平面上移动：

每一秒沿水平或者竖直方向移动一个单位长度，或者跨过对角线（可以看作在一秒内向水平和竖直方向各移动一个单位长度）。
必须按照数组中出现的顺序来访问这些点。

示例 1：

输入：points = [[1,1],[3,4],[-1,0]]
输出：7
解释：一条最佳的访问路径是： [1,1] -> [2,2] -> [3,3] -> [3,4] -> [2,3] -> [1,2] -> [0,1] -> [-1,0]
从 [1,1] 到 [3,4] 需要 3 秒
从 [3,4] 到 [-1,0] 需要 4 秒
一共需要 7 秒
示例 2：

输入：points = [[3,2],[-2,2]]
输出：5

提示：

points.length == n
1 <= n <= 100
points[i].length == 2
-1000 <= points[i][0], points[i][1] <= 1000

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/minimum-time-visiting-all-points
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思路1

计算两点XY坐标差值绝对值的最大值

class Solution(object):
    def minTimeToVisitAllPoints(self, points):
        """
        :type points: List[List[int]]
        :rtype: int
        """
        count=0
        for i in range(len(points)-1):
            count+=max(abs(points[i][0]-points[i+1][0]),abs(points[i][1]-points[i+1][1]))
        return count

执行结果：

通过

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执行用时 :52 ms, 在所有 Python 提交中击败了47.19%的用户

内存消耗 :12.8 MB, 在所有 Python 提交中击败了16.67%的用户