[M扫描] lc5805. 最小未被占据椅子的编号(顺序扫描+双周赛57_2)

Posted Ypuyu

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了[M扫描] lc5805. 最小未被占据椅子的编号(顺序扫描+双周赛57_2)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

1. 题目来源

链接:5805. 最小未被占据椅子的编号

相似题:[M贪心] lc1353. 最多可以参加的会议数目(顺序扫描+扫描线+STL优先队列)

2. 题目解析

WA 了一次,sort 了一下改变了原数组顺序…debug 了很久,浪费了些时间,其实根本用不到 sort。

由于起始时间各不相同,显然,可以作为哈希的键。小根堆维护 0~n-1 个椅子,顺序扫描时间,将改时间离开的椅子回收,重新加入堆,该时间坐下的椅子出堆,并维护其离开时间。

扫描到指定朋友的到达时间即可,他拿到的椅子编号一定最小。


  • 时间复杂度 O ( 1 0 5 l o g n ) O(10^5logn) O(105logn)
  • 空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)

代码:

我的代码。

基本上思路相同,实现上也差不多吧,都是线性扫描时间。

class Solution {
public:
    int smallestChair(vector<vector<int>>& times, int targetFriend) {
        int over = times[targetFriend][0];
        unordered_map<int, int> S;
        for (int i = 0; i < times.size(); i ++ ) S[times[i][0]] = i;        // 到达时间,序号
        
        // sort(times.begin(), times.end());            // 根本不需要sort...

        priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;                  // 小顶堆
        for (int i = 0; i < times.size(); i ++ ) pq.push(i);                          
        
        int res;
        unordered_map<int, vector<int>> h;                                  // 离开时间
        for (int i = 1; i <= over; i ++ ) {                                 // 扫描时间即可
            if (h.count(i)) {                                               // 有人走,将他的椅子加入进来
                for (auto &e : h[i]) 
                    pq.push(e);
                
                h[i].clear();
            }
            
            if (S.count(i)) {                                               // 有人来,将他的椅子删除
                int t = pq.top(); pq.pop();
                h[times[S[i]][1]].push_back(t);
                if (i == over) res = t;
            }
        }
        
        return res;
    }
};

以上是关于[M扫描] lc5805. 最小未被占据椅子的编号(顺序扫描+双周赛57_2)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

[M双指针] lc611. 有效三角形的个数(二分+双指针+线性扫描+算法优化)

在安排中编号花盆

[M贪心] lc1353. 最多可以参加的会议数目(扫描线+STL优先队列)

[M前缀和] lc1894. 找到需要补充粉笔的学生编号(二分+模拟+坑点)

[M前缀和] lc1894. 找到需要补充粉笔的学生编号(二分+模拟+坑点)

[M双指针] lc581. 最短无序连续子数组(线性扫描+细节处理+算法优化)