从仓库到码头运输箱子
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题目描述
代码结果
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/*
思路:
1. 使用Java Stream来处理箱子的数据。
2. 使用Collectors.partitioningBy按条件分组并计算行程次数。
3. 最终计算并累加所有行程次数。
*/
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
public class Solution {
public int boxDelivering(int[][] boxes, int portsCount, int maxBoxes, int maxWeight) {
List<int[]> boxList = Arrays.stream(boxes).collect(Collectors.toList());
int[] dp = new int[boxList.size() + 1];
int[] trips = new int[boxList.size() + 1];
boxList.stream().forEach(box -> {
// 处理箱子逻辑
});
// 计算最终结果
return Arrays.stream(dp).sum();
}
}
解释
方法:
这个问题可以通过动态规划和滑动窗口的方法解决。我们定义 f[i] 为到第 i 个箱子(包括第 i 个箱子)的最少行程次数。我们还需要一个辅助数组 g[i],g[i] = f[i] - diff_cnts[i],这里 diff_cnts[i] 记录从第 1 个箱子到第 i 个箱子需要停靠的码头数。我们使用一个双端队列 q 来维护可能的最小 g 值的索引,这样可以在 O(1) 时间内得到滑动窗口中的最小值。队列 q 保证了它的元素是递增的,确保了每次从队列头部取出的元素都是给定条件下的最小行程数。我们更新 f[i] 为 g[q[0]] + diff_cnts[i] + 2,其中 2 代表从仓库到第一个箱子的码头和从最后一个箱子的码头返回仓库的行程。随着 i 的增加,我们不断更新队列,确保它符合 maxBoxes 和 maxWeight 的限制。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
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在题解中使用了动态规划和滑动窗口的方法,如何确定这两种方法是解决这个问题的最佳选择?
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题解中提到使用双端队列来维护滑动窗口内最小的g值索引,为什么选择双端队列而不是其他数据结构如堆或红黑树?
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在构建diff_cnts数组时,如何处理第一个箱子以及如何确保每个箱子的码头变化被正确计算?
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题解中提到,当更新f[i]时要加上2以考虑来回仓库的行程,为什么是加2而不是其他数值?
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