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leetcode 1301 ~ 1350
在既定时间做作业的学生人数

在既定时间做作业的学生人数

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 24 ms, 内存: 16.1 MB


/*
 * 思路:
 * 使用 Java Stream API 来简化代码,
 * 我们可以使用 IntStream 遍历 startTime 数组,并用 filter 函数过滤出在 queryTime 时正在做作业的学生。
 */
import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public int busyStudent(int[] startTime, int[] endTime, int queryTime) {
        return (int) IntStream.range(0, startTime.length)
                               .filter(i -> queryTime >= startTime[i] && queryTime <= endTime[i])
                               .count();
    }
}

解释

方法:

该题解的思路是直接遍历每个学生的开始和结束时间,检查给定的查询时间是否位于每个学生的作业时间区间内。具体实现中,使用了zip函数来同时遍历两个列表——startTime与endTime。对于每一对开始和结束时间,如果查询时间落在这个区间内(包含区间边界),则计数器增加。最后返回这个计数器的值,它表示在查询时间正在做作业的学生人数。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

🦆
在算法中使用zip函数来同时遍历startTime和endTime列表有什么优势?是否存在对这两个列表长度不一致时的处理策略?
使用zip函数来同时遍历startTime和endTime列表的主要优势在于代码的简洁性和可读性。通过zip函数,可以便利地同时从两个列表中取出相应的元素,使得代码更加直观和易于理解。此外,zip处理了两个列表长度不一致的情况,它会在最短的列表结束时停止,这意味着如果startTime和endTime的长度不一,zip将只会遍历到最短列表的末尾。在本题的上下文中,假设startTime和endTime列表长度应该相同,因为每个学生的开始时间应该对应一个结束时间。如果实际应用中这两个列表长度不一致,可能需要额外的逻辑来处理这种情况,例如通过异常处理或检查列表长度来确保数据的一致性。
🦆
该算法在处理大量数据时的性能如何?例如,如果startTime和endTime列表非常大,会影响算法的执行效率吗?
该算法的时间复杂度为O(n),其中n是startTime和endTime列表中的元素数量。这意味着算法的执行时间与列表中学生的数量成线性关系。因此,如果列表非常大,算法的执行时间也会相应增加。在处理大量数据时,这种线性时间复杂度通常是可接受的,但对于极大的数据量,算法的执行效率可能会成为瓶颈。在这种情况下,可能需要考虑更高效的数据结构或算法,例如使用时间区间树或分段统计等方法,以提高查询效率。
🦆
如果queryTime非常小或者非常大,超出了所有startTime和endTime的范围,算法的计算效率会有变化吗?
算法的计算效率不会因为queryTime的值非常小或非常大而改变。无论queryTime的值如何,算法都必须遍历所有的startTime和endTime对来确定有多少学生在该时间点正在做作业。因此,算法的时间复杂度始终为O(n)。不过,如果queryTime超出了所有startTime和endTime的范围,虽然计算效率不变,算法的输出结果将始终为0,因为没有学生在该时间做作业。

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