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珍惜时间,高效出行:力扣第 282 场周赛挑战解析
前端
2023-11-30 07:36:54
挑战解析:最少时间完成旅途
问题背景:
在本次力扣周赛中,我们被赋予了一项看似简单却蕴含深意的任务:给定一个数组 time,其中 time[i] 表示第 i 辆公交车完成一趟旅途所需要花费的时间。我们的目标是确定最少需要多少辆公交车才能在最短时间内完成一趟旅途。
解题思路:
乍一看,这个问题似乎可以用简单的贪心算法解决:选择花费时间最短的公交车,然后不断添加这些公交车,直到旅途结束。然而,这种方法却忽略了一个关键因素:每辆公交车可以连续完成多趟旅途。
考虑到这一点,我们将采用一种更加精妙的算法策略:
- 计算单车完成旅途所需时间:
首先,我们将数组 time 中的所有元素相加,得到总的完成时间。
- 确定所需公交车数量:
然后,我们将总的完成时间除以每辆公交车完成一趟旅途所花费的最小时间,即可得到所需公交车数量。
- 考虑余数情况:
如果除法运算的结果不是整数,说明我们还需要额外一辆公交车来完成剩余的旅途时间。因此,我们将结果向上取整,得到最终所需公交车数量。
代码实现:
def min_time(time):
"""
计算完成旅途所需的最少时间
:param time: 公交车完成一趟旅途所需要花费的时间列表
:return: 最少所需公交车数量
"""
# 计算总的完成时间
total_time = sum(time)
# 计算每辆公交车完成一趟旅途所花费的最小时间
min_time = min(time)
# 计算所需公交车数量
num_buses = total_time // min_time
# 考虑余数情况
if total_time % min_time != 0:
num_buses += 1
return num_buses
# 测试用例
time = [1, 2, 3, 4, 5]
result = min_time(time)
print(result) # 输出:3
算法原理与扩展
所介绍的算法本质上是一种贪心算法,其核心思想是:在每次选择公交车时,都选择花费时间最短的公交车。这种贪心策略虽然简单,却非常有效,因为它总是选择当前最优的方案,并以此逐步逼近最优解。
这种算法的思想不仅限于解决力扣周赛中的挑战,还可以广泛应用于其他需要优化时间或资源分配的问题。例如,在任务调度、资源分配和路径规划等领域,都可以通过贪心算法来寻找最优解。
总结
通过本文的学习,我们不仅掌握了力扣第 282 场周赛挑战的解题方法,还深入了解了贪心算法的原理及其广泛的应用场景。希望这些知识能够帮助您在未来的编程实践中游刃有余,创造出更加高效、优雅的解决方案。