牛客题解 | 主持人调度(二)

题目

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题目的主要信息:
  • n个活动,有各自的区间
  • 一个主持人不能在相交的区间工作
  • 将相交的区间分成一组,最后组数即是主持人的数量
  • 数字为int型的范围,可能会出现负数
举一反三:

学习完本题的思路你可以解决如下题目:

BM89. 合并区间

BM95. 分糖果问题

方法一:排序+遍历比较(推荐使用)

知识点:贪心思想

贪心思想属于动态规划思想中的一种,其基本原理是找出整体当中给的每个局部子结构的最优解,并且最终将所有的这些局部最优解结合起来形成整体上的一个最优解。

思路:

我们利用贪心思想,什么时候需要的主持人最少?那肯定是所有的区间没有重叠,每个区间首和上一个的区间尾都没有相交的情况,我们就可以让同一位主持人不辞辛劳,一直主持了。但是题目肯定不是这种理想的情况,那我们需要对交叉部分,判断需要增加多少位主持人。

具体做法:

  • step 1: 利用辅助数组获取单独各个活动开始的时间和结束时间,然后分别开始时间和结束时间进行排序,方便后面判断是否相交。
  • step 2: 遍历 n n n个活动,如果某个活动开始的时间大于之前活动结束的时候,当前主持人就够了,活动结束时间往后一个。
  • step 3: 若是出现之前活动结束时间晚于当前活动开始时间的,则需要增加主持人。

Java代码实现

import java.util.*;
public class Solution {
   
   
    public int minmumNumberOfHost (int n, int[][] startEnd) {
   
   
        int[] start = new int[n];
        int[] end = new int[n];
        //分别得到活动起始时间
        for(int i = 0; i < n; i++){
   
   
            start[i] = startEnd[i][0];
            end[i] = startEnd[i][1];
        }
        //单独排序
        Arrays.sort(start, 0, start.length);
        Arrays.sort(end, 0, end.length);
        int res = 0;
        int j = 0;
        for(int i = 0; i < n; i++){
   
   
            //新开始的节目大于上一轮结束的时间,主持人不变
            if(start[i] >= end[j]) 
                j++;  
            else
                //主持人增加
                res++;  
        }
        return res;
    }
}

C++代码实现

class Solution {
   
   
public:
    int minmumNumberOfHost(int n, vector<vector<int> >& startEnd) {
   
   
        vector<int> start;
        vector<int> end;
        //分别得到活动起始时间
        for(int i = 0; i < n; i++){
   
   
            start.push_back(startEnd
练习赛142是一场编程竞赛,通常包含多个算法题目,涵盖如数组、字符串、链表、动态规划等常见数据结构与算法知识点。针对这类比赛的解题思路和方法,可以从以下几个方面进行分析: ### 题目类型与解题策略 1. **数组相关问题** - 常见的题目包括查找数组中出现次数超过一半的数字、寻找缺失的数字、求解最大子数组和等。 - 解题方法包括使用哈希表统计频率、摩尔投票法(适用于多数元素问题)、双指针技巧或前缀和优化。 2. **链表操作** - 链表题目可能涉及反转链表、判断链表是否有环、找出两个链表的相交节点等。 - 例如,在找两个链表相交点的问题中,可以先计算各自长度,然后让长链表先走差值步数,再同步遍历比较节点地址[^3]。 3. **字符串处理** - 包括最长回文子串、无重复字符的最长子串等。 - 可采用滑动窗口、动态规划或中心扩展法等策略。 4. **树与图** - 树相关的题目可能涉及叉树的遍历、路径和、最近公共祖先等问题。 - 图论问题可能需要使用深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)或拓扑排序等算法。 5. **动态规划** - 动态规划常用于解决背包问题、最长递增子序列、编辑距离等。 - 关键在于定义状态转移方程,并通过迭代或记忆化搜索进行求解。 6. **贪心算法** - 适用于区间调度、活动选择、硬币找零等问题。 - 贪心策略的核心在于每一步都做出局部最优选择。 ### 示例代码:摩尔投票法解决“多数元素”问题 ```python def majorityElement(nums): count = 0 candidate = None for num in nums: if count == 0: candidate = num count += (1 if num == candidate else -1) return candidate ``` 该算法时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1),非常适合处理大规模输入的数据集[^2]。 ### 提升解题能力的建议 - **刷题积累经验**:在 LeetCode、Codeforces、AtCoder 等平台上持续练习,熟悉各种题型。 - **学习经典算法**:掌握常见的算法模板,如分查找、归并排序、快速选择等。 - **阅读官方题解与讨论区**:了解不同解法的优劣,尤其是最优解的时间复杂度分析。 - **模拟比赛训练**:定期参加在线编程比赛,提升实战能力和代码调试速度。 ---
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