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leetcode 1601 ~ 1650
座位预约管理系统

座位预约管理系统

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题目描述

代码结果

运行时间: 328 ms, 内存: 43.6 MB


/*
 * This Java solution also uses a PriorityQueue but with more functional programming aspects.
 * Since PriorityQueue doesn't have direct stream manipulation, the code retains the same logic 
 * but shows how functional-style comments could apply if operations were stream-capable.
 * For example, adding seats in the constructor can be seen as a map operation.
 */
import java.util.PriorityQueue;

public class SeatManager {
    private PriorityQueue<Integer> availableSeats;

    public SeatManager(int n) {
        availableSeats = new PriorityQueue<>();
        // Stream-like initialization (not actual streams)
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            availableSeats.add(i);
        }
    }

    public int reserve() {
        return availableSeats.poll();
    }

    public void unreserve(int seatNumber) {
        availableSeats.add(seatNumber);
    }
}

解释

方法:

该题解通过使用最小堆(由Python的heapq库提供)来管理所有已释放的座位编号。对于未释放的座位,通过一个变量minV跟踪下一个可预约的最小座位编号。当调用reserve()时,如果堆中有已释放的座位,它将返回并弹出堆中的最小元素,即最小编号的座位;如果堆为空,则返回minV当前值,并将minV增加1。当调用unreserve(seatNumber)时,将座位号seatNumber添加到堆中,以便该座位号在将来被重新预约。

时间复杂度:

O(log n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
在`SeatManager`类的实现中,为什么选择使用最小堆来维护已释放的座位编号,而不是其他数据结构如数组或链表?
最小堆被选择用来维护已释放的座位编号是因为它能够高效地支持所需的操作。最小堆能够在常数时间内提供最小元素的访问,并且能在对数时间内完成元素的插入和删除操作。使用数组或链表虽然可以实现相同的功能,但在找到最小元素时,他们需要O(n)时间复杂度,这在性能上不如使用最小堆。
🦆
如果连续调用`unreserve`方法将同一个座位编号加入最小堆多次,这会对`reserve`方法的输出产生什么影响?是否有处理重复座位编号的机制?
如果连续调用`unreserve`方法将同一个座位编号加入最小堆多次,这将导致堆中存在重复的座位编号。在随后调用`reserve`方法时,这些重复的编号会被逐一返回,这可能会导致预约系统的混乱,因为同一个座位可能被认为多次预约。在题解提供的代码中,并没有处理重复座位编号的机制,这是一个需要改进的地方。
🦆
在`reserve`方法中,如果最小堆不为空,直接从堆中弹出最小元素。这种做法是否保证了每次都能返回最小的可预约的座位编号?
是的,这种做法保证了每次都能返回最小的可预约的座位编号。因为最小堆的性质是保证堆顶(即第一个元素)始终是堆中最小的元素。因此,当最小堆不为空时,从堆中弹出最小元素确实是当前所有已释放的座位中编号最小的一个。
🦆
在`unreserve`方法中,将座位号加入最小堆而不做任何额外的检查。在实际应用中,是否需要考虑对座位的有效性(如编号是否在1到n之间)进行验证?
是的,在实际应用中,确实需要考虑对座位的有效性进行验证。添加额外的验证可以防止错误的座位编号被加入到堆中,如编号超出有效范围等情况。这种验证有助于保护系统的健壮性,防止数据错误导致的问题。

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