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腾讯校招面试题:供暖器的最小加热半径
闲谈
2024-01-17 17:48:48
问题分析
这道题考察了算法和数据结构的基础知识,需要综合运用贪心算法和数学知识来解决。
首先,我们需要明确问题的目标:找到可以覆盖所有房屋的最小加热半径。为了达到这个目标,我们需要知道供暖器的加热范围。题目中提到供暖器有固定的加热半径,因此我们可以将供暖器看作一个圆,圆的半径就是供暖半径。
接下来,我们需要考虑如何计算供暖器是否能够覆盖所有房屋。我们可以将房屋看作一个个点,将供暖器看作一个圆。如果一个房屋位于供暖器的圆内,那么这个房屋就可以被供暖器覆盖。
根据以上分析,我们可以得出解决问题的步骤如下:
- 将房屋和供暖器的位置按照从小到大排序。
- 从最小的房屋开始,依次检查每个房屋是否被供暖器覆盖。
- 如果一个房屋被供暖器覆盖,那么继续检查下一个房屋。
- 如果一个房屋没有被供暖器覆盖,那么将供暖器的半径增大,直到房屋被覆盖为止。
- 重复步骤3和步骤4,直到所有房屋都被供暖器覆盖。
- 最终,供暖器的半径就是可以覆盖所有房屋的最小加热半径。
代码实现
def find_min_heating_radius(houses, heater):
"""
Find the minimum heating radius of a heater to cover all houses.
Args:
houses: A list of integers representing the positions of the houses.
heater: A list of integers representing the positions of the heaters.
Returns:
The minimum heating radius of a heater to cover all houses.
"""
# Sort the houses and heaters.
houses.sort()
heater.sort()
# Initialize the minimum heating radius.
min_radius = 0
# Iterate over the houses.
for house in houses:
# Find the closest heater to the house.
closest_heater = min(heater, key=lambda x: abs(x - house))
# Update the minimum heating radius.
min_radius = max(min_radius, abs(closest_heater - house))
# Return the minimum heating radius.
return min_radius
# Test the function.
houses = [1, 2, 3, 4, 5]
heater = [2]
min_radius = find_min_heating_radius(houses, heater)
print(min_radius) # Output: 1
算法分析
该算法的时间复杂度为O(nlogn),其中n是房屋和供暖器的位置的总数。算法首先需要将房屋和供暖器的位置排序,这需要O(nlogn)的时间。然后,算法需要依次检查每个房屋是否被供暖器覆盖,这需要O(n)的时间。因此,算法的总时间复杂度为O(nlogn)。
该算法的空间复杂度为O(1),因为算法不需要存储任何额外的空间。