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leetcode 1701 ~ 1750
合并若干三元组以形成目标三元组

合并若干三元组以形成目标三元组

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题目描述

代码结果

运行时间: 100 ms, 内存: 52.9 MB


/*
 * 思路:
 * 使用 Java Stream 来处理 triplets 数组。检查是否存在满足条件的三元组。
 * 使用 filter 过滤掉不满足条件的三元组,然后检查是否有三元组的每一维度都符合要求。
 */
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class Solution {
    public boolean mergeTriplets(int[][] triplets, int[] target) {
        List<int[]> filtered = Arrays.stream(triplets)
                                     .filter(triplet -> triplet[0] <= target[0] && triplet[1] <= target[1] && triplet[2] <= target[2])
                                     .collect(Collectors.toList());
        boolean found0 = filtered.stream().anyMatch(triplet -> triplet[0] == target[0]);
        boolean found1 = filtered.stream().anyMatch(triplet -> triplet[1] == target[1]);
        boolean found2 = filtered.stream().anyMatch(triplet -> triplet[2] == target[2]);
        return found0 && found1 && found2;
    }
}

解释

方法:

这个题解采用了过滤和验证的方法来解决问题。首先,遍历所有的三元组,将那些每个元素都不超过目标三元组对应元素的三元组筛选出来。筛选出的三元组分别保存到三个列表中,每个列表只保存对应位置的值。然后,检查这三个列表中的最大值是否分别与目标三元组的三个值相匹配。如果都匹配,则返回true;否则返回false。这种方法有效地避免了不必要的三元组合并,通过直接比较筛选后的最大值与目标值是否相等来判断是否能够得到目标三元组。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

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为什么题解中选择筛选出每个元素都不超过目标三元组对应元素的三元组,而不是直接尝试所有可能的三元组组合?
筛选出每个元素都不超过目标三元组对应元素的三元组是为了减少计算量和提高效率。如果尝试所有可能的三元组组合,组合数量将会非常庞大,特别是当三元组列表较大时,这将导致时间复杂度过高,可能达到指数级。通过筛选,我们可以直接排除那些无论如何也不能满足条件的三元组,从而仅仅关注那些有潜力达到目标三元组的值的三元组,这样可以大大简化问题的复杂度。
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题解中提到的`筛选后的三元组`是否可能存在没有任何三元组满足所有目标值的情况?
是的,这种情况是可能的。即使筛选出的三元组每个元素都不超过目标三元组对应的元素,也可能没有任何一个三元组的元素能够完全达到目标三元组的每一个值。例如,如果目标三元组是 [5, 5, 5],但所有筛选出的三元组的最大值分别是 [4, 4, 4],则无法通过这些三元组达到目标。因此,我们需要在最后验证筛选后的每个坐标轴的最大值是否等于目标值。
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在题解的代码实现中,如何处理空数组的情况,特别是在计算最大值时?
在代码实现中,如果某个坐标轴的数组为空(即没有任何三元组的该维度值小于或等于目标三元组的对应值),则直接返回false。这是因为如果任何一个维度没有合格的三元组值,则无法通过任何组合达到目标三元组的该维度值。处理空数组的情况是必要的,因为计算空数组的最大值会引发错误或异常。
🦆
筛选后的三元组列表中的最大值是否一定能达到目标三元组的对应值,如果不是,这种方法会有什么局限性?
筛选后的三元组列表中的最大值并不一定能达到目标三元组的对应值。这种方法的局限性在于,它依赖于输入三元组的分布。如果没有足够的三元组覆盖目标值的每一个维度,即使单个维度的最大值达到了目标,其他维度可能仍达不到,从而无法完全构成目标三元组。因此,这种方法适用于那些三元组比较均匀分布且能够涵盖各个维度的情况。

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