每天绘制新区域的数量
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题目描述
代码结果
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/*
题目思路:
1. 使用Java Stream对每个点进行处理。
2. 使用一个集合来存储已经绘制过的点。
3. 对每个点检查是否已经存在于集合中,如果不存在则添加并更新计数。
*/
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.stream.IntStream;
public class Solution {
public int[] countNewRegions(int[][] points) {
Set<String> drawnPoints = new HashSet<>();
return IntStream.range(0, points.length)
.map(i -> {
String point = points[i][0] + "," + points[i][1];
if (drawnPoints.add(point)) {
return i == 0 ? 1 : countNewRegions(points)[i - 1] + 1;
} else {
return i == 0 ? 0 : countNewRegions(points)[i - 1];
}
}).toArray();
}
}
解释
方法:
题解使用了并查集(Union-Find)来动态管理和合并区间。每次绘制时,从区间的起始点开始,尝试将该点与其右侧相邻点合并,并递归地进行此操作直至区间末端。如果一个点已经被绘制,则此操作会将该点与之前已绘制区域的根节点合并,从而避免重复绘制。这种方法通过并查集高效地处理了区间合并问题,并实时计算每次操作绘制的新区域数量。
时间复杂度:
O(n*k)
空间复杂度:
O(m)
代码细节讲解
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在解题过程中,如何确保并查集的大小m足够大以覆盖所有可能的绘制位置?
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并查集中的union_right方法与常规union方法有何区别,为什么选择在此题中使用union_right?
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题解中提到,每次绘制都会从区间的起始点开始尝试合并至区间末端。这种方式处理重叠区间的效率如何?
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在实现并查集的find方法时,为什么要使用路径压缩技术,这对算法的效率有何影响?
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