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巧用转化与排序,一步解决LeetCode 1094:拼车问题(Python解法)

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好的,以下是leetcode 1094. Car Pooling (python)的解析文章:

算法思路:

leetcode 1094. Car Pooling (python)是一道经典的贪心算法问题。问题的目的是判断是否可以将一组乘客送往各自的目的地,同时遵守一定的拼车规则。

为了解决这个问题,我们可以使用以下思路:

  1. 首先,将乘客按照他们上车的地点和下车的地点进行排序。
  2. 然后,我们使用一个变量来记录当前汽车的容量。
  3. 从第一个乘客开始,依次检查每个乘客。
  4. 如果当前乘客的上车地点大于或等于当前汽车的容量,则说明我们无法将该乘客送往目的地,返回False。
  5. 否则,我们将当前乘客加入汽车,并将当前汽车的容量减去该乘客的人数。
  6. 重复步骤4和步骤5,直到所有乘客都被检查完毕。

如果所有乘客都被送往目的地,则返回True,否则返回False。

示例代码:

def carPooling(trips, capacity):
  """
  :type trips: List[List[int]]
  :type capacity: int
  :rtype: bool
  """
  # Sort the trips by the starting location of the passengers.
  trips.sort(key=lambda x: x[1])

  # Initialize the current car capacity to 0.
  current_capacity = 0

  # Iterate over the trips.
  for trip in trips:
    # If the current car capacity is greater than or equal to the number of passengers
    # getting on at this stop, then we can accommodate them.
    if current_capacity >= trip[1]:
      current_capacity -= trip[1]
      current_capacity += trip[2]
    # Otherwise, we cannot accommodate them, so return False.
    else:
      return False

  # If all passengers have been accommodated, return True.
  return True


# Test the function.
trips = [[2, 1, 5], [3, 3, 7]]
capacity = 4
print(carPooling(trips, capacity))  # True

trips = [[2, 1, 5], [3, 5, 7]]
capacity = 3
print(carPooling(trips, capacity))  # False

复杂度分析:

  • 时间复杂度:O(n log n),其中n是乘客的数量。排序的时间复杂度为O(n log n),而检查每个乘客的时间复杂度为O(1)。
  • 空间复杂度:O(1),因为我们只需要使用几个变量来记录当前汽车的容量和当前乘客的数量。

总结:

leetcode 1094. Car Pooling (python)是一道经典的贪心算法问题。通过巧妙地将问题转化为排序问题,我们可以使用贪心算法高效地解决该问题。