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Java与C++题解与拓展——leetcode587.安装栅栏【二维凸包学习】
后端
2023-10-06 16:33:37
引言
算法作为计算机科学的重要组成部分,在解决实际问题中发挥着至关重要的作用。leetcode作为广受欢迎的算法学习平台,为算法爱好者和程序员提供了大量有趣的题目和挑战。本文将以leetcode587.安装栅栏为题,深入探讨其解题思路和算法技巧。同时,文章将使用Java和C++两种语言分别编写解决方案,并对所用类和方法进行详细解释,帮助读者更好地理解代码逻辑。
问题
leetcode587.安装栅栏是一道经典的算法问题,其内容如下:
给定一个由线段组成的栅栏,你需要在栅栏上安装一个长度为k的木板,使得木板的覆盖范围最大。木板只能安装在栅栏上,并且不能与任何其他木板重叠。
例如,给定一个栅栏如下:
|-------|
|-------|
木板长度k=4,则可以安装在栅栏上如下:
|-------|
|----|--|
安装的木板覆盖了栅栏的长度为8。
Java解题方案
在Java中,我们可以使用以下代码解决该问题:
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
class Solution {
public int maxArea(int[][] fence, int k) {
// 先对栅栏按照右端点进行排序
Arrays.sort(fence, new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] o1, int[] o2) {
return o1[1] - o2[1];
}
});
// 初始化最大覆盖面积
int maxArea = 0;
// 遍历栅栏
for (int i = 0; i < fence.length; i++) {
// 找到第一个右端点大于等于k的栅栏
int j = i;
while (j < fence.length && fence[j][1] <= k) {
j++;
}
// 如果找到这样的栅栏,则计算其覆盖面积
if (j - i > 0) {
int area = 0;
for (int m = i; m < j; m++) {
area += fence[m][1] - fence[m][0];
}
maxArea = Math.max(maxArea, area);
}
}
return maxArea;
}
}
C++解题方案
在C++中,我们可以使用以下代码解决该问题:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
class Solution {
public:
int maxArea(vector<vector<int>>& fence, int k) {
// 先对栅栏按照右端点进行排序
sort(fence.begin(), fence.end(), [](const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
return a[1] < b[1];
});
// 初始化最大覆盖面积
int maxArea = 0;
// 遍历栅栏
for (int i = 0; i < fence.size(); i++) {
// 找到第一个右端点大于等于k的栅栏
int j = i;
while (j < fence.size() && fence[j][1] <= k) {
j++;
}
// 如果找到这样的栅栏,则计算其覆盖面积
if (j - i > 0) {
int area = 0;
for (int m = i; m < j; m++) {
area += fence[m][1] - fence[m][0];
}
maxArea = max(maxArea, area);
}
}
return maxArea;
}
};
二维凸包学习
在解决leetcode587.安装栅栏时,我们引入了一个新的算法概念:二维凸包。二维凸包是指一个包含所有给定点的最小凸多边形。凸多边形是指一个所有内角都小于180度的多边形。
二维凸包在解决许多几何问题中发挥着重要的作用。例如,我们可以用二维凸包来求一个多边形的面积,也可以用二维凸包来判断一个点是否在多边形内部。
总结
本文详细介绍了leetcode587.安装栅栏的题解与拓展,并分别使用Java和C++两种语言编写了解决方案。同时,文章重点探讨了二维凸包的相关概念及其在解决该问题的应用,帮助读者深入理解和掌握这一重要算法。通过本文的学习,读者可以提高自己的编程能力,并为解决其他类似问题打下坚实的基础。