牛客NC392 参加会议的最大数目【中等贪心+小顶堆 Java/Go/PHP 力扣1353】

题目

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题目链接：
https://www.nowcoder.com/practice/4d3151698e33454f98bce1284e553651
https://leetcode.cn/problems/maximum-number-of-events-that-can-be-attended/description/

思路

 贪心+优先级队列

Java代码

import java.util.*;public class Solution {/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可*** @param meetings int整型ArrayList<ArrayList<>>* @return int整型*/public int attendmeetings (ArrayList<ArrayList<Integer>> meetings) {//贪心+优先级队列//力扣1353. 最多可以参加的会议数目    力扣上题目描述的更好int ans = 0, max = -1; //max为最后一个会议的结束时间//按会议结束时间排序PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {@Overridepublic int compare(Integer a, Integer b) {return a - b;}});// key -> 第 i 天, value -> 第 i 天开始的会议的结束时间Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();for (ArrayList<Integer> e : meetings) {//将开始时间相同的所有会议的结束时间放一起if (!map.containsKey(e.get(0))) {map.put(e.get(0), new ArrayList<>());}map.get(e.get(0)).add(e.get(1));//max为最后一个会议的会议结束时间max = Math.max(e.get(1), max);}// 整体思路就是从1开始到最晚结束时间依次遍历一遍，然后挑选此时间要进行的会议；// 而队列的作用就是存储未进行的会议；挑选的判断条件就是挑选的时间不能小于此时的时间，// 因为队列中存储的是每个会议最晚进行时间，即，结束时间for (int i = 1; i <= max ; i++) {if (map.containsKey(i)) {for (Integer cur : map.get(i)) {q.add(cur);}}while (!q.isEmpty() && q.peek() < i) {q.poll();}if (!q.isEmpty()) {ans++;q.poll();}}return ans;}
}

Go代码

package main/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可*** @param meetings int整型二维数组* @return int整型*/
func attendmeetings(meetings [][]int) int {//贪心+优先级队列//自己实现的升序堆,按meetings里的结束时间排序h := Heap{make([]int, 10), 0}lastday := -1 //最后会议结束时间//key: 会议开始是第key天，开始时间的相同的会议的结束时间放同个一list中daymap := map[int][]int{}for _, e := range meetings {start := e[0]end := e[1]_, ok := daymap[start]if !ok {daymap[start] = []int{}}daymap[start] = append(daymap[start], end)if lastday < end {lastday = end}}ans := 0// 整体思路就是从1开始到最晚结束时间依次遍历一遍，然后挑选此时间要进行的会议；// 而队列的作用就是存储未进行的会议；挑选的判断条件就是挑选的时间不能小于此时的时间，// 因为队列中存储的是每个会议最晚进行时间，即，结束时间for i := 1; i <= lastday; i++ {_, ok := daymap[i]if ok {list := daymap[i]for _, v := range list {h.add(v)}}for h.Size > 0 && h.peek() < i {h.remove()}if h.Size > 0 {ans++h.remove()}}return ans
}type Heap struct {Arr  []intSize int
}func (h *Heap) ensure(length int) { //堆的扩容old := len(h.Arr)if old >= length {return}newSize := old + old>>1newArr := make([]int, newSize)for i := 0; i < old; i++ {newArr[i] = h.Arr[i]}h.Arr = newArr
}func (h *Heap) add(x int) { //往堆中添加元素idx := h.Sizeh.ensure(idx + 1)h.Arr[idx] = xh.shiftup(idx)h.Size++
}func (h *Heap) shiftup(idx int) { //堆的上滤base := h.Arr[idx]for idx > 0 {pid := (idx - 1) >> 1parent := h.Arr[pid]if base >= parent {break}h.Arr[idx] = parentidx = pid}h.Arr[idx] = base
}func (h *Heap) peek() int {return h.Arr[0]
}func (h *Heap) remove() int {ans := h.Arr[0]idx := h.Sizeh.Arr[0] = h.Arr[idx-1]h.shiftdown(0)h.Size--return ans
}func (h *Heap) shiftdown(idx int) { //下窜，其实可以不传idx,默认是0，从0下标下窜base := h.Arr[idx]half := h.Size >> 1for idx < half {cidx := idx<<1 + 1right := cidx + 1child := h.Arr[cidx]if right < h.Size && h.Arr[right] < child {cidx = rightchild = h.Arr[right]}if base < child {break}h.Arr[idx] = childidx = cidx}h.Arr[idx] = base
}

PHP代码

<?php/*** 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可** * @param meetings int整型二维数组 * @return int整型*/
function attendmeetings( $meetings )
{//贪心+优先级队列$ans = 0;$max = -1; //会议日期最大的那个日期，从每场会议的结束日期里获取$h = new Heap();//key: 会议的开始日期start，value:存结束时间的集合list，相同的start的集合$map = [];foreach ($meetings as $e){$start = $e[0];$end = $e[1];if(!isset($map[$start])){$map[$start] =[];}$map[$start][count($map[$start])] = $end;if($max < $end){$max = $end;}}// 整体思路就是从1开始到最晚结束时间依次遍历一遍，然后挑选此时间要进行的会议；// 而队列的作用就是存储未进行的会议；挑选的判断条件就是挑选的时间不能小于此时的时间，// 因为队列中存储的是每个会议最晚进行时间，即，结束时间for($i=1;$i<=$max;$i++){if(isset($map[$i])){$arr = $map[$i];foreach ($arr as $d){$h->add($d);}}while ($h->size >0 && $h->peek() <$i){$h->remove();}if ($h->size >0){$ans++;$h->remove();}}return $ans;
}class Heap{ //自己的实现的升序堆public $arr;public $size;public function __construct(){//初始化堆for($i=0;$i<10;$i++){$this->arr[$i] =0;}$this->size =0;}public function ensure($cap){ //扩容代码$old = count($this->arr);if($old >=$cap) return;$newsize = $old+$old >>1;$newarr = [];for($i=0;$i<$newsize;$i++){$newarr[$i] =0;if($i<$old){$newarr[$i] = $this->arr[$i];}}$this->arr  =$newarr;}public function add($x){$idx = $this->size;$this->ensure($idx+1);$this->arr[$idx] =$x;$this->shiftup($idx);$this->size++;}public function shiftup($idx){ //上滤$base = $this->arr[$idx];while ($idx >0){$pid = ($idx-1) >> 1; //父id$parent = $this->arr[$pid];if($base >$parent) break;$this->arr[$idx] = $parent;$idx = $pid;}$this->arr[$idx] = $base;}public function peek(){return $this->arr[0];}public function remove(){$ans =$this->arr[0];$curlen = $this->size;$this->arr[0] = $this->arr[$curlen-1];$this->size--;$this->shiftdown(0);return $ans;}//下窜，可以不用传idx参数，一般是从0开始下窜，idx=0public function shiftdown($idx){$base = $this->arr[$idx];$half = $this->size >> 1;while ($idx<$half) {$cidx = ($idx<<1) +1;$right = $cidx+1;$child = $this->arr[$cidx];if($right < $this->size && $child > $this->arr[$right]){$cidx = $right;$child = $this->arr[$right];}if($child > $base) break;$this->arr[$idx] =$child;$idx= $cidx;}$this->arr[$idx] = $base;}
}