


思路:贪心。每次找合并小于等于mass最大的值。
class Solution {
public:
bool asteroidsDestroyed(int mass, vector<int>& asteroids) {
multiset<int> st(asteroids.begin(), asteroids.end()); //multi int
while (!st.empty()) {
if (mass >= *(st.rbegin())) return true; // 优化
auto it = st.upper_bound(mass);
if (it == st.begin()) {
return false;
}
--it;
int ans = *it;
st.erase(it);
mass += ans;
}
return true;
}
};
易错点:
1:开始这么写代码的:
set<int> st...
long long mas = mas;
auto it = st.upper_bound(mas);
上面的错误为:
1:set会去重。。。
2:元素类型为int的set如果在upper_bound的参数大于int的最大值,被直接会返回st.begin()。。
3:优化:如果mass大于set的最大值,则就不用找了,直接return true
修改如下:
multiset<long long> st...
long long mas = mas;
if (mas >= *(st.rbegin())) return true;
auto it = st.upper_bound(mas);
由于元素的取值范围最大只到5次方,所以set用int其实就够了,继续修改:
multiset<int> st...
if (mass >= *(st.rbegin())) return true;
auto it = st.upper_bound(mass);
解法二:排序 O(nlogn)
class Solution {
public:
bool asteroidsDestroyed(int mass, vector<int>& asteroids) {
sort(asteroids.begin(), asteroids.end());
long long mas = mass;
for (auto& each : asteroids) {
if (mas >= each) mas += each;
else return false;
}
return true;
}
};
解法三:分组 O(n)。复杂度更优秀的解法
具体思路:
将所有元素进行分组->
[1,)
[2,)
[4,)
[8,)
[16, )
由于都是二倍的关系,所以如果大于该组最小值,一定可以毁灭改组所有行星(即加上改组的sum)。
具体组数:看数据取值范围:1^16 < 10^5 < 1^17,所以最多属于16组,定义数组长度为17。
某个元素所属的组:即该元素对应二进制中最左边‘1’所对应的位置。
int block = 1;
while ((1 << block) <= each) {
block++;
}
所属的组数为->block-1
具体实现代码如下:
_min数组保存该组内的最小值。
sum数组保存属于该组内的所有元素的和。
class Solution {
public:
bool asteroidsDestroyed(int mass, vector<int>& asteroids) {
vector<int> _min(17, INT_MAX);
vector<long long> sum(17, 0);
long long sums = mass;
for (auto& each : asteroids) {
int block = 1;
while ((1 << block) <= each) {
block++;
}
_min[block - 1] = min(_min[block - 1], each);
sum[block - 1] += each;
}
for (int i = 0; i < 17; ++i) {
if (sums >= _min[i]) sums += sum[i];
else if (_min[i] != INT_MAX) return false;
}
return true;
}
};
这篇博客讨论了如何使用贪心算法、排序和分组策略来解决行星摧毁问题。作者提供了三种解法,包括利用多重集合找到最大值,对数组排序以及通过分组计算每个组内行星的总质量。解法三通过将元素分配到二倍关系的组中,实现了O(n)的时间复杂度,是效率较高的解决方案。
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