开发人员必读：算法题指南——LeetCode 1801

2023-10-26 08:01:31

踏上LeetCode征途，深入算法秘境

作为一位软件工程师，你是否曾渴望探索算法奥秘，驾驭复杂问题？LeetCode是一个充满挑战的算法训练平台，吸引了来自世界各地的编程爱好者与算法高手。今天，我们将选择LeetCode 1801作为我们的进阶之旅，并共同探寻“积压订单中的订单总数”这个问题的最佳解决之道。

题目剖析：理解问题实质，明确求解目标

首先，我们先来了解一下LeetCode 1801题目的背景和求解目标。题目给定了一个二维整数数组orders，其中orders[i] = [pricei, amounti, orderTypei]，代表着有amounti笔类型为orderTypei的订单，价格为pricei。问题要求我们计算出所有积压订单的总数量。

我们知道，积压订单是指尚未完成的订单，因此我们可以把orderTypei为0的订单理解为买入订单，把orderTypei为1的订单理解为卖出订单。积压订单总数就是买入订单数量减去卖出订单数量的绝对值。

算法设计：分步解决，攻克难关

现在，我们已经对题目有了一定的了解，接下来就开始设计算法解决这个问题。我们将分两个步骤完成算法设计：

确定变量和数据结构：
- 创建一个整数变量totalOrders，用来记录总订单数量。
- 创建一个整数数组buyOrders，用来记录买入订单数量。
- 创建一个整数数组sellOrders，用来记录卖出订单数量。
编写算法代码：

def get_total_orders(orders):
    total_orders = 0
    buy_orders = []
    sell_orders = []

    # 遍历orders数组，将订单数量分别累加到buy_orders和sell_orders数组中
    for order in orders:
        if order[2] == 0:
            buy_orders.append(order[1])
        else:
            sell_orders.append(order[1])

    # 计算买入订单总数和卖出订单总数
    total_buy_orders = sum(buy_orders)
    total_sell_orders = sum(sell_orders)

    # 计算积压订单总数
    total_orders = abs(total_buy_orders - total_sell_orders)

    return total_orders

代码实现：细化细节，完善算法

现在，我们已经有了算法设计，接下来就是把算法代码实现出来。我们可以使用Python语言来实现这个算法。

import numpy as np

def get_total_orders(orders):
    """
    计算积压订单的总数量

    参数：
        orders：一个二维整数数组，其中orders[i] = [pricei, amounti, orderTypei]
                pricei：订单价格
                amounti：订单数量
                orderTypei：订单类型（0为买入，1为卖出）

    返回值：
        积压订单的总数量
    """

    # 将orders数组转换为NumPy数组，以便于使用NumPy函数进行计算
    orders = np.array(orders)

    # 创建一个整数变量total_orders，用来记录总订单数量
    total_orders = 0

    # 创建一个整数数组buy_orders，用来记录买入订单数量
    buy_orders = orders[orders[:, 2] == 0, 1]

    # 创建一个整数数组sell_orders，用来记录卖出订单数量
    sell_orders = orders[orders[:, 2] == 1, 1]

    # 计算买入订单总数和卖出订单总数
    total_buy_orders = np.sum(buy_orders)
    total_sell_orders = np.sum(sell_orders)

    # 计算积压订单总数
    total_orders = abs(total_buy_orders - total_sell_orders)

    return total_orders


# 测试代码
orders = [[10, 5, 0], [15, 2, 1], [11, 3, 0]]
result = get_total_orders(orders)
print(result)  # 输出：6

复杂度分析：把握算法效率，优化性能

在算法设计中，复杂度分析是一个非常重要的方面。它可以帮助我们了解算法的效率，并指导我们做出优化。对于LeetCode 1801，我们可以分析出它的时间复杂度和空间复杂度如下：

时间复杂度： O(n)，其中n是orders数组的长度。这是因为算法需要遍历整个orders数组，并对每个订单进行处理。
空间复杂度： O(n)，其中n是orders数组的长度。这是因为算法需要创建buy_orders和sell_orders数组，这两个数组的大小与orders数组的大小相同。