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leetcode 1901 ~ 1950
穿过所有点的所需最少直线数量

穿过所有点的所需最少直线数量

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题目描述

代码结果

运行时间: 64 ms, 内存: 16.9 MB


/*
 * 思路: 
 * 1. 使用 HashMap 来保存斜率,斜率相同的点共线。
 * 2. 对每个点,计算它与其他点的斜率,并记录在 HashMap 中。
 * 3. 每次更新最大共线点数。
 * 4. 最终最少直线数量为总点数减去最大共线点数。
 * 5. 使用 Java Stream 简化遍历和计算逻辑。
 */

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.stream.IntStream;

public class MinLinesToConnectPointsStream {
    public int minLines(int[][] points) {
        int n = points.length;
        if (n < 3) return 1; // 两个点的情况

        return IntStream.range(0, n).map(i -> {
            Map<String, Integer> slopeCount = new HashMap<>();

            IntStream.range(0, n).filter(j -> i != j).forEach(j -> {
                int dx = points[j][0] - points[i][0];
                int dy = points[j][1] - points[i][1];
                int gcd = gcd(dx, dy);
                dx /= gcd;
                dy /= gcd;
                String slope = dx + "/" + dy;
                slopeCount.put(slope, slopeCount.getOrDefault(slope, 0) + 1);
            });

            return n - slopeCount.values().stream().max(Integer::compare).orElse(0);
        }).min().orElse(n);
    }

    private int gcd(int a, int b) {
        while (b != 0) {
            int temp = b;
            b = a % b;
            a = temp;
        }
        return a;
    }
}

解释

方法:

这段代码通过动态规划和位掩码的方式来解决问题。首先,它把每个点映射到一个2的幂上的位位置上,以便可以用一个整数的位状态来表示点的集合。接着,定义了两个辅助函数,`checkIfSameK`用来检查三个点是否共线,`getNstate`用于获取从当前状态移除所有与已选两点共线的点后的新状态。最后,使用`dfs`函数来递归地求解最少直线数,其中通过缓存来优化重复计算的问题。`dfs`函数尝试选择每一对点作为直线上的点,并递归计算剩余点组成的新状态所需的最小直线数。

时间复杂度:

O(n^2 * 2^n)

空间复杂度:

O(n + 2^n)

代码细节讲解

🦆
你是如何确保在使用位掩码表示点集时不会因为整数长度限制而导致错误?
在此解法中,我们使用一个整数的位来表示点集,每个点映射到一个2的幂上的位位置。这种方法在点的数量小于或等于整数位数的情况下是有效的。在Python中,整数类型是动态大小的,可以根据需要自动扩展以存储更多的位,因此在实际应用中点的数量受到的限制较少。然而,在其他一些编程语言中,整数类型的位数是固定的(如32位或64位),如果点的数量超过这个位数,就需要采用更复杂的数据结构(如位向量)来处理超过基本整数类型位数的情况。
🦆
在函数`checkIfSameK`中,如何处理由于浮点运算不精确导致的误差,尤其是在验证点共线时?
在`checkIfSameK`函数中,我们避免了浮点运算,而是使用整数运算来检查共线性。这是通过验证 `(x2 - x1) * (b - y1) == (y2 - y1) * (a - x1)` 来实现的,这个条件确保了两个斜率相等,从而避免了由于浮点数精度限制可能引入的误差。通过这种方法,我们可以精确地验证点是否共线,不受浮点数不精确的影响。
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为什么要在`dfs`函数中使用缓存,使用缓存会带来哪些具体的优势和潜在的缺点?
在`dfs`函数中使用缓存是为了避免重复计算相同状态下的最少直线数量,从而显著减少计算时间和提高效率。由于问题具有重叠子问题的特性(即不同的递归路径可能会遇到相同的状态),使用缓存可以让我们只计算一次每个状态的结果并存储下来,之后再遇到相同的状态时可以直接使用已缓存的结果。这种方法的主要优点是减少了计算量和执行时间。然而,缓存的缺点是增加了空间复杂度,因为需要额外的空间来存储中间结果,这在状态数量非常多时可能会导致较高的内存使用。
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在`getNstate`函数中,你是如何决定移除哪些点的?这种方法是否可能排除了某些本不应被排除的点?
在`getNstate`函数中,我们移除所有与已选择的两点共线的点。这是通过迭代当前状态的所有点,并使用`checkIfSameK`函数检查每个点是否与选定的两点共线来完成的。如果点共线,则从状态中移除该点。这种方法理论上是准确的,因为它基于共线性的严格定义来移除点。然而,如果`checkIfSameK`函数的实现不够精确或存在逻辑错误,则可能错误地排除或保留某些点。在正确实现的情况下,此方法不应错误排除任何点。

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