穿过所有点的所需最少直线数量
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代码结果
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/*
* 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?
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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?
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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?
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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?
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