[LintCode/LeetCode] Best Meeting Point

本文介绍了一个给定点集合中寻找一个位置使得所有点到该位置的曼哈顿距离之和最小的问题,并提供了一种有效的解决方案。该问题适用于如物流、设施布局等实际应用场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Problem

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 using Manhattan Distance, where distance(p1, p2) = |p2.x - p1.x| + |p2.y - p1.y|.

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.

Solution

public class Solution {
    /**
     * @param grid: a 2D grid
     * @return: the minimize travel distance
     */
    public int minTotalDistance(int[][] grid) {
        // Write your code here
        List<Integer> x = new ArrayList<>();
        List<Integer> y = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
            for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
                if (grid[i][j] == 1) {
                    x.add(i);
                    y.add(j);
                }
            }
        }
        return getMD(x) + getMD(y);
    }
    public int getMD(List<Integer> nums) {
        // zhong dian is here
        Collections.sort(nums);
        int i = 0, j = nums.size()-1;
        int distance = 0;
        while (i < j) {
            distance += nums.get(j--) - nums.get(i++);
        }
        return distance;
    }
}
内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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