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leetcode 1451 ~ 1500
网络信号最好的坐标

网络信号最好的坐标

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题目描述

给你一个数组 towers 和一个整数 radius

数组  towers  中包含一些网络信号塔,其中 towers[i] = [xi, yi, qi] 表示第 i 个网络信号塔的坐标是 (xi, yi) 且信号强度参数为 qi 。所有坐标都是在  X-Y 坐标系内的 整数 坐标。两个坐标之间的距离用 欧几里得距离 计算。

整数 radius 表示一个塔 能到达 最远距离 。如果一个坐标跟塔的距离在 radius 以内,那么该塔的信号可以到达该坐标。在这个范围以外信号会很微弱,所以 radius 以外的距离该塔是 不能到达的 。

如果第 i 个塔能到达 (x, y) ,那么该塔在此处的信号为 ⌊qi / (1 + d)⌋ ,其中 d 是塔跟此坐标的距离。一个坐标的 信号强度 是所有 能到达 该坐标的塔的信号强度之和。

请你返回数组 [cx, cy] ,表示 信号强度 最大的 整数 坐标点 (cx, cy) 。如果有多个坐标网络信号一样大,请你返回字典序最小的 非负 坐标。

注意:

  • 坐标 (x1, y1) 字典序比另一个坐标 (x2, y2) 小,需满足以下条件之一:
    • 要么 x1 < x2 ,
    • 要么 x1 == x2 且 y1 < y2 。
  • ⌊val⌋ 表示小于等于 val 的最大整数(向下取整函数)。

 

示例 1:

输入:towers = [[1,2,5],[2,1,7],[3,1,9]], radius = 2
输出:[2,1]
解释:
坐标 (2, 1) 信号强度之和为 13
- 塔 (2, 1) 强度参数为 7 ,在该点强度为 ⌊7 / (1 + sqrt(0)⌋ = ⌊7⌋ = 7
- 塔 (1, 2) 强度参数为 5 ,在该点强度为 ⌊5 / (1 + sqrt(2)⌋ = ⌊2.07⌋ = 2
- 塔 (3, 1) 强度参数为 9 ,在该点强度为 ⌊9 / (1 + sqrt(1)⌋ = ⌊4.5⌋ = 4
没有别的坐标有更大的信号强度。

示例 2:

输入:towers = [[23,11,21]], radius = 9
输出:[23,11]
解释:由于仅存在一座信号塔,所以塔的位置信号强度最大。

示例 3:

输入:towers = [[1,2,13],[2,1,7],[0,1,9]], radius = 2
输出:[1,2]
解释:坐标 (1, 2) 的信号强度最大。

 

提示:

  • 1 <= towers.length <= 50
  • towers[i].length == 3
  • 0 <= xi, yi, qi <= 50
  • 1 <= radius <= 50

代码结果

运行时间: 586 ms, 内存: 16.0 MB


/*
 * 思路:
 * 使用Stream API遍历所有可能的坐标点 (x, y),计算每个坐标点的信号强度。
 * 对于每个坐标点,计算它与每个信号塔的距离,如果在有效范围内,则计算该塔在此点的信号强度。
 * 累加所有能到达该点的塔的信号强度,记录信号强度最大的坐标点。
 */

import java.util.stream.IntStream;

public class Solution {
    public int[] bestCoordinate(int[][] towers, int radius) {
        int[] result = new int[2];
        int[] maxSignal = {0};
        IntStream.range(0, 51).forEach(x -> {
            IntStream.range(0, 51).forEach(y -> {
                int signal = IntStream.range(0, towers.length).map(i -> {
                    int distSq = (towers[i][0] - x) * (towers[i][0] - x) + (towers[i][1] - y) * (towers[i][1] - y);
                    if (distSq <= radius * radius) {
                        return (int)Math.floor(towers[i][2] / (1 + Math.sqrt(distSq)));
                    } else {
                        return 0;
                    }
                }).sum();
                if (signal > maxSignal[0] || (signal == maxSignal[0] && (x < result[0] || (x == result[0] && y < result[1])))) {
                    maxSignal[0] = signal;
                    result[0] = x;
                    result[1] = y;
                }
            });
        });
        return result;
    }
}

解释

方法:

该题解采用了暴力搜索法,考察所有可能的坐标点,并计算每个点的总信号强度。对于每个坐标点 (x, y),我们遍历所有塔,计算每座塔对该点的信号贡献。如果塔与该点的距离小于等于radius,那么该塔的信号可以到达该坐标,并按照给定公式计算贡献。最后,选择总信号强度最大的坐标点,并在有多个坐标得分相同的情况下,选择字典序最小的坐标。

时间复杂度:

O(n * x_max * y_max)

空间复杂度:

O(1)

代码细节讲解

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为什么选择暴力搜索法来解决这个问题,而不是使用更高效的算法或数据结构?
暴力搜索法在这个问题中被选用主要是因为它简单直接,易于实现,并能够确保找到最优解。考虑到可能的坐标点数量有限(由最大x和y坐标决定),这种方法虽然时间复杂度较高,但在问题规模较小的情况下仍然可行。同时,问题的本质是需要遍历所有坐标点并计算信号强度,使用更复杂的算法或数据结构可能不会在效率上有显著提升,而且可能增加实现的复杂度。
🦆
在计算两点之间的距离时,为什么选择使用距离的平方进行比较,而不是直接计算欧几里得距离?
使用距离的平方来进行比较,而非直接计算欧几里得距离(根号下的总和),主要是为了避免进行开根号运算,因为开根号是一个计算成本较高的操作。在比较距离时,只需要知道距离的相对大小,而不需要精确的距离值。因此,直接使用距离的平方进行比较可以简化计算过程,提升算法的运行效率。
🦆
在对信号强度进行计算时,使用了整数除法 `int(q / (1 + dis**(1/2)))`,这种计算方式是否可能因为取整而导致精度损失?
是的,使用整数除法 `int(q / (1 + dis**(1/2)))` 确实可能会导致精度损失。这种计算方式通过取整来简化计算并加快处理速度,但同时也意味着一些小数部分被丢弃,这可能会影响最终的信号强度计算结果。在有些情况下,这种精度损失可能会导致某些坐标点的评估不够准确,尤其是当信号强度值接近时。
🦆
如果有多个坐标点的信号强度相同,题解中提到选择字典序最小的坐标,具体是如何实现这一点的?
在题解中,当找到一个新的坐标点其信号强度大于当前记录的最大信号强度时,会更新坐标点和信号强度。当信号强度相同但新的坐标点字典序小于当前记录的坐标点时,也会更新坐标点。这是通过在每次计算完一个坐标点的信号强度后进行比较实现的。由于遍历坐标时是按照x从小到大,y从小到大的顺序进行的,这自然保证了在更新坐标时,若信号强度相同,则自动优先选择字典序较小的坐标。

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