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leetcode 751 ~ 800
柠檬水找零

柠檬水找零

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题目描述

代码结果

运行时间: 34 ms, 内存: 20.0 MB


/*
 * 思路:
 * 使用 Java Stream API 和累加器来记录 5 美元和 10 美元的钞票数量,并在每次遇到账单时进行处理。
 */
import java.util.stream.IntStream;

public class LemonadeChangeStream {
    public boolean lemonadeChange(int[] bills) {
        int[] count = {0, 0}; // count[0] 表示 5 美元的数量, count[1] 表示 10 美元的数量
        return IntStream.of(bills).allMatch(bill -> {
            switch (bill) {
                case 5: count[0]++; return true;
                case 10: if (count[0] == 0) return false; count[0]--; count[1]++; return true;
                case 20: if (count[1] > 0 && count[0] > 0) { count[1]--; count[0]--; return true; }
                          else if (count[0] >= 3) { count[0] -= 3; return true; }
                          else return false;
                default: return false;
            }
        });
    }
}

解释

方法:

本题解通过两个计数器,分别记录持有的5美元和10美元的数量。遍历顾客支付的账单数组,根据每位顾客支付的金额,执行相应的找零操作。如果顾客支付5美元,则直接增加5美元计数器。如果支付10美元,检查是否持有5美元来找零,如果有则减少5美元计数器,并增加10美元计数器。如果支付20美元,优先使用一张10美元和一张5美元进行找零,如果不足,尝试使用三张5美元找零。如果在任一步骤中无法提供必要的找零,则返回false。只有全部顾客找零成功后,才返回true。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
为什么在处理支付20美元的情况下优先使用一张10美元和一张5美元找零?
优先使用一张10美元和一张5美元进行找零是为了更高效和灵活地利用现有的零钱。使用这种方式可以保留更多的5美元纸币,因为5美元的需求频率可能更高,尤其是在支付10美元时必须用到5美元。保留更多的5美元可以增加在后续交易中成功找零的可能性。
🦆
如果5美元的计数为0时顾客支付了10美元或20美元,算法是如何处理的?
当5美元的计数为0时,如果有顾客支付10美元,由于无法提供必要的找零(5美元),算法将直接返回False表示找零失败。同样,如果顾客支付20美元,且没有足够的5美元(至少1张)与10美元(至少1张)的组合或3张5美元进行找零,算法也会返回False。这种情况下,顾客的需求无法被满足,因此交易不能继续进行。
🦆
在算法中,如果无法找到合适的找零方式,直接返回False是否会提前终止整个遍历过程?
是的,算法中如果在任一步骤检测到无法提供必要的找零,则会直接返回False。这个返回操作会立即终止整个遍历过程,因为一旦发现有一位顾客无法找到零钱,就意味着整个找零操作失败。这种提前终止遍历的设计可以避免不必要的计算,提高算法的效率。
🦆
在实际应用中,如果bills数组极大,是否有必要对算法进行优化以处理大数据量?
当前算法的时间复杂度为O(n),其中n是bills数组的长度。这意味着算法的性能随着输入数据的大小线性增长。对于大多数实际应用来说,这已经是相当高效的。然而,如果在极端情况下(如非常大的数据量或者需要极端的性能要求),可以考虑进一步优化算法,比如通过并行处理或者使用更高效的数据结构来存储和处理零钱计数。不过,对于大部分正常规模的数据,当前算法已经足够有效。

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