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Dota2 参议院

Dota2 参议院

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题目描述

代码结果

运行时间: 41 ms, 内存: 16.2 MB


/*
 * 思路:虽然 Java Stream 不适合处理这个问题的主要逻辑,因为它更适合处理静态的数据流,
 * 但我们可以在数据的初始化和结果的处理上使用 Stream。
 */
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.stream.IntStream;
 
public class SolutionStream {
    public String predictPartyVictory(String senate) {
        Queue<Integer> radiant = new LinkedList<>();
        Queue<Integer> dire = new LinkedList<>();
        int n = senate.length();
 
        // 使用 Stream 初始化队列
        IntStream.range(0, n).forEach(i -> {
            if (senate.charAt(i) == 'R') {
                radiant.offer(i);
            } else {
                dire.offer(i);
            }
        });
 
        // 模拟过程
        while (!radiant.isEmpty() && !dire.isEmpty()) {
            int r = radiant.poll();
            int d = dire.poll();
            if (r < d) {
                radiant.offer(r + n);
            } else {
                dire.offer(d + n);
            }
        }
 
        return radiant.isEmpty() ? "Dire" : "Radiant";
    }
}

解释

方法:

这个题解的思路是模拟整个投票过程。首先将字符串 senate 转换为列表方便操作。然后使用一个 while 循环不断进行投票,直到某一方阵营的参议员数量为0时结束。在每一轮中,遍历 senate 列表,根据当前参议员的阵营进行操作:如果是 Radiant 阵营,且 Dire 阵营已经没有可以禁止权利的次数,则将其保留到下一轮;如果是 Dire 阵营,且 Radiant 阵营已经没有可以禁止权利的次数,则将其保留到下一轮。如果在当前轮结束后,某一方阵营的参议员数量为0,则说明另一方获得了胜利。

时间复杂度:

O(n^2)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
题解中提到使用列表来处理参议员,为什么选择列表而不是其他数据结构如队列或栈?
在这个问题中,使用列表而不是队列或栈的主要原因是列表提供了更灵活的数据操作方式,特别是在需要多次遍历并更新元素时。列表允许在遍历过程中根据条件轻松地添加或者删除元素,并且可以直接通过索引访问任何元素,这在模拟投票过程中非常有用。虽然队列在此场景下也是合适的,因为它可以很好地模拟参议员的排队和处理顺序,但列表的灵活性在处理复杂逻辑时更为突出。
🦆
在处理每个参议员的投票时,题解中使用的策略是否确保了每轮中尽可能多的参议员被禁止,还是只考虑了当前参议员的最优操作?
题解中的策略主要是针对每个参议员进行最优操作,而并没有确保每一轮中尽可能多的参议员被禁止。每个参议员在其轮次中只考虑自身是否可以行使禁止权利,如果可以,则禁止对方阵营的一个参议员;如果不可以,则被保留到下一轮。这种策略简化了决策过程,但可能不是每一轮中尽可能多地禁止对方参议员的最优策略。
🦆
题解中没有明确说明如何更新rv和dv的值,这两个变量在整个过程中是如何变化的?
在题解的代码中,rv和dv变量确实没有在每次循环开始时重置,这可能是一个错误。理论上,rv和dv应该在每个循环的开始被重置为0,然后根据该轮中参议员的存活情况更新。每当一个Radiant参议员成功保留时,rv应增加;每当一个Dire参议员成功保留时,dv应增加。这样可以确保这两个变量准确地反映每一轮结束时各自阵营的实际参议员数量。
🦆
题解提到当某一方阵营的参议员数量为0时,另一方获得胜利。这种判断条件是否可能导致过早地结束游戏,即还有参议员未被完全禁止的情况下就宣布胜利?
题解中的判断条件基于的是能否在接下来的轮次中继续禁止对方阵营的参议员。一旦某一阵营无法在接下来的轮次中再禁止任何对方的参议员(即该阵营参议员数量为0),游戏就会结束。这种判断是合理的,因为如果一方没有足够的参议员来反击,他们将无法阻止对方的全部操作。因此,这不会导致过早结束游戏,而是确保了游戏在一个阵营完全失去抵抗能力时结束。

相关问题

提莫攻击

在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。

当提莫攻击艾希,艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。

正式地讲,提莫在 t 发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1](含 tt + duration - 1)处于中毒状态。如果提莫在中毒影响结束 再次攻击,中毒状态计时器将会 重置 ,在新的攻击之后,中毒影响将会在 duration 秒后结束。

给你一个 非递减 的整数数组 timeSeries ,其中 timeSeries[i] 表示提莫在 timeSeries[i] 秒时对艾希发起攻击,以及一个表示中毒持续时间的整数 duration

返回艾希处于中毒状态的 秒数。

 

示例 1:

输入:timeSeries = [1,4], duration = 2
输出:4
解释:提莫攻击对艾希的影响如下:
- 第 1 秒,提莫攻击艾希并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒,即第 1 秒和第 2 秒。
- 第 4 秒,提莫再次攻击艾希,艾希中毒状态又持续 2 秒,即第 4 秒和第 5 秒。
艾希在第 1、2、4、5 秒处于中毒状态,所以总中毒秒数是 4 。

示例 2:

输入:timeSeries = [1,2], duration = 2
输出:3
解释:提莫攻击对艾希的影响如下:
- 第 1 秒,提莫攻击艾希并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒,即第 1 秒和第 2 秒。
- 第 2 秒,提莫再次攻击艾希,并重置中毒计时器,艾希中毒状态需要持续 2 秒,即第 2 秒和第 3 秒。
艾希在第 1、2、3 秒处于中毒状态,所以总中毒秒数是 3 。

 

提示:

  • 1 <= timeSeries.length <= 104
  • 0 <= timeSeries[i], duration <= 107
  • timeSeries非递减 顺序排列