街上最亮的位置
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题目描述
代码结果
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/*
* 思路:
* 使用Java Stream处理数据,我们将街道表示为一个数组,并使用流来处理亮度的增加和寻找最亮点。
*/
import java.util.stream.IntStream;
public class BrightestPositionStream {
public static int findBrightestPosition(int[] lights, int[] ranges) {
int[] street = new int[1001]; // 假设街道的长度为1000
// 使用流处理每个灯的亮度增加
IntStream.range(0, lights.length).forEach(i -> {
int start = Math.max(0, lights[i] - ranges[i]);
int end = Math.min(1000, lights[i] + ranges[i]);
IntStream.rangeClosed(start, end).forEach(j -> street[j]++);
});
// 使用流找到最大亮度的位置
return IntStream.range(0, street.length)
.reduce((i, j) -> street[i] >= street[j] ? i : j)
.orElse(0);
}
}
解释
方法:
本题解采用了扫描线算法的思路,处理街道上的灯光问题。每个灯都有一个中心位置和照射范围,题解通过记录每个灯照射开始和结束后的位置增减变化,使用一个计数器(counter)累计每个位置的灯光影响。具体步骤如下: 1. 对于每个灯光,计算其影响开始的位置(it[0] - it[1])和影响结束的下一个位置(it[0] + it[1] + 1),分别在计数器中增加和减少影响。 2. 对所有关键点(灯光影响的开始和结束位置)进行排序,并遍历它们。 3. 使用累加变量(acc)来维护当前位置的总照明强度,并在遍历过程中更新记录最大照明强度及其位置。 4. 最终,返回拥有最大照明强度的位置。
时间复杂度:
O(n log n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
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扫描线算法中的`计数器`具体是如何工作的?是如何确保它能准确记录每个位置的照明变化的?
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请问在处理灯光影响范围时,为什么选择在结束位置的下一个位置减1而不是直接在结束位置减1?
▷🦆
算法中的排序步骤是否会影响整体性能?在最坏的情况下,这种排序的时间复杂度是多少?
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