LeetCode 高级 - Queue Reconstruction by Height

本文介绍了一种高效算法,用于解决特定条件下的人群队列重构问题。通过将人群按身高降序、前面人数升序排序,再逐一插入指定位置,实现简洁高效的队列重组。适用于不超过1100人的场景。

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Queue Reconstruction by Height

假设有打乱顺序的一群人站成一个队列。 每个人由一个整数对(h, k)表示,其中h是这个人的身高,k是排在这个人前面且身高大于或等于h的人数。 编写一个算法来重建这个队列。

注意:

总人数少于1100人。

示例

输入:
[[7,0], [4,4], [7,1], [5,0], [6,1], [5,2]]

输出:
[[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]]

分析

参考大佬的思路,不得不说,十分巧妙!!!!

思路是这样的:按照身高h降序,人数k升序排列,然后只需要依次将每个人插在k的位置上即可。也就是除了排序以外,只需要一次遍历。

思想也很容易理解,对于相同身高的人,人数大的必定在人数小的人的后面,且插入到位置k时,前面比他高(包括同身高)的人数等于k个。而k值相同时,会将身高高的人“挤”到后面去,同样满足其前面身高大于该人的人数为k个。

代码

    class Solution {
        //按照身高降序,人数升序排列
        //将每个人插在k的位置上
        // 7/0->7/0,7/1->7/0,6/1,7/1->5/0,7/0,6/17/1->5/0,7/0,5/2,6/1,7/1->5/0,7/0,5/2,6/1,4/4,7/1
        public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
            Arrays.sort(people,new Comparator<Object>(){
                @Override
                public int compare(Object o1,Object o2){
                    int[] first = (int[]) o1;
                    int[] second = (int[]) o2;
                    if(first[0]>second[0]){
                        return -1;
                    }else if(first[0]<second[0]){
                        return 1;
                    }else {
                        if(first[1]>second[1]){
                            return 1;
                        }else if(first[1]<second[1]){
                            return -1;
                        }else return 0;
                    }            

                }
            });

            List<int[]> list = new ArrayList<>();
            for(int i=0;i<people.length;i++){
                list.add(people[i][1],people[i]);
            }
            int[][] res = new int[people.length][2];
            for(int i=0;i<list.size();i++){
                res[i] = list.get(i);
            }
            return res;
        }
    }
### LeetCode 刷题推荐列表与学习路径 在 LeetCode 上进行刷题时,制定一个合理的计划非常重要。以下是一个基于算法分类的学习路径和推荐题目列表[^1]: #### 学习路径 1. **基础算法理论** 在开始刷题之前,建议先通过视频或书籍了解基本的算法理论。例如,分治法、贪心算法、动态规划、二叉搜索树(BST)、图等概念[^1]。 2. **数据结构基础** 熟悉常见的数据结构,包括数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等。确保对这些数据结构的操作有深刻理解。 3. **分模块刷题** 按照以下顺序逐步深入: - 树:从简单的遍历问题(如前序、中序、后序遍历)开始,逐渐过渡到复杂问题(如二叉搜索树验证、平衡二叉树等)。 - 图与回溯算法:学习图的表示方法(邻接矩阵、邻接表),并练习深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。结合回溯算法解决组合问题、排列问题等。 - 贪心算法:选择一些经典的贪心问题(如活动选择问题、区间覆盖问题)进行练习。 - 动态规划:从简单的 DP 问题(如爬楼梯、斐波那契数列)入手,逐步掌握状态转移方程的设计技巧。 4. **刷题策略** 刷题时优先选择简单或中等难度的题目,并关注通过率较高的题目。这有助于建立信心并巩固基础知识[^1]。 #### 推荐题目列表 以下是按算法分类的 LeetCode 题目推荐列表: 1. **树** - [104. 二叉树的最大深度](https://leetcode-cn.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/) - [94. 二叉树的中序遍历](https://leetcode-cn.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/) - [236. 二叉树的最近公共祖先](https://leetcode-cn.com/problems/lowest-common-ancestor-of-a-binary-search-tree/) 2. **图与回溯** - [79. 单词搜索](https://leetcode-cn.com/problems/word-search/) - [51. N皇后](https://leetcode-cn.com/problems/n-queens/) - [78. 子集](https://leetcode-cn.com/problems/subsets/) 3. **贪心** - [455. 分发饼干](https://leetcode-cn.com/problems/assign-cookies/) - [135. 分发糖果](https://leetcode-cn.com/problems/candy/) - [406. 根据身高重建队列](https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height/) 4. **动态规划** - [70. 爬楼梯](https://leetcode-cn.com/problems/climbing-stairs/) - [53. 最大子数组和](https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/) - [300. 最长递增子序列](https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/) #### 示例代码 以下是一个简单的动态规划问题示例——“不同路径”[^3]: ```python def uniquePaths(m, n): dp = [[1] * n for _ in range(m)] for i in range(1, m): for j in range(1, n): dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] return dp[-1][-1] # 测试用例 print(uniquePaths(3, 2)) # 输出:3 ``` ###
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