写在前面
据说,这是一道被华为 2021
、2022
和 2023
都出过的题目 🤣
华为是「卷」的发明者,但不是「内卷」发明者,毕竟只有华为是实打实的给加班费。
这么卷的公司,怎么也不更新一下题库。
难道没人做出来就不用考虑换题?再这么搞可就成为背诵材料了 🤣
题目描述
平台:LeetCode
题号:871
汽车从起点出发驶向目的地,该目的地位于出发位置东面 target
英里处。
沿途有加油站,每个 station[i]
代表一个加油站,它位于出发位置东面 station[i][0]
英里处,并且有 station[i][1]
升汽油。
假设汽车油箱的容量是无限的,其中最初有 startFuel
升燃料。它每行驶 英里就会用掉 升汽油。
当汽车到达加油站时,它可能停下来加油,将所有汽油从加油站转移到汽车中。
为了到达目的地,汽车所必要的最低加油次数是多少?如果无法到达目的地,则返回 。
注意:如果汽车到达加油站时剩余燃料为 ,它仍然可以在那里加油。如果汽车到达目的地时剩余燃料为 ,仍然认为它已经到达目的地。
示例 1:
输入:target = 1, startFuel = 1, stations = []
输出:0
解释:我们可以在不加油的情况下到达目的地。
示例 2:
输入:target = 100, startFuel = 1, stations = [[10,100]]
输出:-1
解释:我们无法抵达目的地,甚至无法到达第一个加油站。
示例 3:
输入:target = 100, startFuel = 10, stations = [[10,60],[20,30],[30,30],[60,40]]
输出:2
解释:
我们出发时有 10 升燃料。
我们开车来到距起点 10 英里处的加油站,消耗 10 升燃料。将汽油从 0 升加到 60 升。
然后,我们从 10 英里处的加油站开到 60 英里处的加油站(消耗 50 升燃料),
并将汽油从 10 升加到 50 升。然后我们开车抵达目的地。
我们沿途在1两个加油站停靠,所以返回 2 。
提示:
贪心 + 优先队列(堆)
我们可以模拟行进过程,使用 n
代表加油站总个数,idx
代表经过的加油站下标,使用 remain
代表当前有多少油(起始有 remain = startFuel
),loc
代表走了多远,ans
代表答案(至少需要的加油次数)。
只要 loc < target
,代表还没到达(经过)目标位置,我们可以继续模拟行进过程。
每次将 remain
累加到 loc
中,含义为使用完剩余的油量,可以去到的最远距离,同时将所在位置 stations[idx][0] <= loc
的加油站数量加入优先队列(大根堆,根据油量排倒序)中。
再次检查是否满足 loc < target
(下次循环),此时由于清空了剩余油量 remain
,我们尝试从优先队列(大根堆)中取出过往油量最大的加油站并进行加油(同时对加油次数 ans
进行加一操作)。
使用新的剩余油量 remain
重复上述过程,直到满足 loc >= target
或无油可加。
容易证明该做法的正确性:同样是消耗一次加油次数,始终选择油量最大的加油站进行加油,可以确保不存在更优的结果。
Java 代码:
class Solution {
public int minRefuelStops(int target, int startFuel, int[][] stations) {
PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>((a,b)->b-a);
int n = stations.length, idx = 0;
int remain = startFuel, loc = 0, ans = 0;
while (loc < target) {
if (remain == 0) {
if (!q.isEmpty() && ++ans >= 0) remain += q.poll();
else return -1;
}
loc += remain; remain = 0;
while (idx < n && stations[idx][0] <= loc) q.add(stations[idx++][1]);
}
return ans;
}
}
C++ 代码:
class Solution {
public:
int minRefuelStops(int target, int startFuel, vector<vector<int>>& stations) {
priority_queue<int> q;
int n = stations.size(), idx = 0;
int remain = startFuel, loc = 0, ans = 0;
while (loc < target) {
if (remain == 0) {
if (!q.empty() && ++ans >= 0) {
remain += q.top();
q.pop();
} else {
return -1;
}
}
loc += remain; remain = 0;
while (idx < n && stations[idx][0] <= loc) q.push(stations[idx++][1]);
}
return ans;
}
};
Python 代码:
class Solution:
def minRefuelStops(self, target: int, startFuel: int, stations: List[List[int]]) -> int:
q = []
n, idx = len(stations), 0
remain, loc, ans = startFuel, 0, 0
while loc < target:
if remain == 0:
if q:
ans += 1
remain += -heappop(q)
else:
return -1
loc, remain = loc + remain, 0
while idx < n and stations[idx][0] <= loc:
heappush(q, -stations[idx][1])
idx += 1
return ans
-
时间复杂度: -
空间复杂度:
总结
贪心 + 优先队列(堆)其实是一类问题。
出现频率仅次于「贪心 + 排序」的搭配。
两种做法本质都是在决策过程中,按"优先取最值"的方式进行贪心。
后面会起一个专门的「贪心」专题来讲此类题,欢迎关注。
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