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2023-12-04 22:44:57
LeetCode 第 452 题:用最少数量的箭引爆气球
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巧用贪心算法,用最少箭引爆所有气球
文章
文章正文:
题目概述
在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球,提供的输入是水平方向上,气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的,所以纵坐标并不重要,因此只要知道开始和结束的横坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。
现在,你需要用最少数量的箭引爆所有气球。在每一支箭射出时,它会引爆与箭重叠的气球。气球的直径不一定是整数。
例如:
输入:[[10,16], [2,8], [1,6], [7,12]]
输出:2
在这个例子中,你需要最少两支箭来引爆所有气球。
贪心算法解题思路
为了用最少数量的箭引爆所有气球,我们可以使用贪心算法。贪心算法是一种在每一步中做出当前看来最好的选择,从而希望能够达到整体最优结果的算法。
贪心算法的步骤如下:
- 对气球按结束坐标进行升序排序。
- 将第一支箭射向第一个气球的结束坐标。
- 对于剩余的气球,如果当前气球的开始坐标大于等于前一支箭的结束坐标,则射出一支新箭。否则,继续使用前一支箭。
代码示例
def findMinArrows(points):
"""
:type points: List[List[int]]
:rtype: int
"""
# 对气球按结束坐标进行升序排序
points.sort(key=lambda x: x[1])
# 初始化箭的数量
arrow_count = 0
# 射出第一支箭
if points:
arrow_count = 1
end = points[0][1]
# 对于剩余的气球
for point in points[1:]:
# 如果当前气球的开始坐标大于等于前一支箭的结束坐标
if point[0] >= end:
# 射出一支新箭
arrow_count += 1
end = point[1]
return arrow_count
# 测试用例
points = [[10, 16], [2, 8], [1, 6], [7, 12]]
print(findMinArrows(points)) # 2
算法复杂度
- 时间复杂度:由于排序的复杂度为O(nlogn),因此算法的总时间复杂度为O(nlogn)。
- 空间复杂度:由于排序是原地进行的,因此算法的空间复杂度为O(1)。
总结
贪心算法是一种简单而有效的算法,可以用于解决许多问题。在本文中,我们使用贪心算法解决了LeetCode第452题,并提供了清晰的代码示例。希望这篇文章对您有所帮助。