leetcode253——Meeting Rooms II

最新推荐文章于 2024-08-07 09:52:27 发布

tzyshiwolaogongya

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分类专栏：数据结构-哈希表map 数据结构-队列

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tzyshiwolaogongya/article/details/104892947

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该博客讨论了LeetCode第253题的解决方案，即如何在给定一系列会议的开始和结束时间后，确定所需的最少会议室数量。文章介绍了两种方法：一是使用map记录区间端点的出入度，二是利用优先级队列（最小堆）维护会议结束时间。通过遍历和比较会议时间，这两种方法都能有效地解决区间重叠问题，找到最小会议室需求。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目大意：给出一些会议的开始和结束时间，求出需要的最少会议室个数

分析：方法一：map。和leetcode732其实是一道题。都是区间重叠问题，732是求最大重叠数，而这道题中需要的最少会议室个数其实就是区间最大重叠数。用一个map（自动排序）记录端点的出入度，遍历map的过程中得到的端点度的加和最大值就是最大重叠数。

方法二：优先级队列。用最小堆（greater）维护会议结束时间。按会议开始时间排序后遍历会议，如果当前会议的开始时间≥队首元素，说明会议不重叠，可以使用队首元素的会议室，所以将队首弹出，压入当前会议；如果当前会议的开始时间＜队首元素，说明会议重叠，需要新的会议室，所以直接压入当前会议。

代码：

方法一：map

class Solution {
public:
    int minMeetingRooms(vector<vector<int>>& intervals) {
        map<int, int> m;
        for (auto a : intervals) {
            ++m[a[0]];
            --m[a[1]];
        }
        int rooms = 0, res = 0;
        for (auto it : m) {
            rooms += it.second;
            res = max(res, rooms);
        }
        return res;
    }
};

方法二：优先级队列。转载自https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39722329/article/details/100641715

class Solution {
public:
    int minMeetingRooms(vector<vector<int>>& intervals) {
        sort(intervals.begin(), intervals.end(), [](const vector<int>& a, const vector<int>&b){
            return a[0] < b[0];
        });
        priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> heap;
        for (int i = 0; i < intervals.size(); i++) {
            while (!heap.empty() && heap.top() <= intervals[i][0]) {
                heap.pop();
            }
            heap.push(intervals[i][1]);
        }
        return heap.size();
    }
};