计算街道上满足所需亮度的位置数量
难度:
标签:
题目描述
代码结果
运行时间: 157 ms, 内存: 41.9 MB
/*
题目思路:
1. 使用Java Stream API,对亮度数组进行流式处理。
2. 过滤出所有亮度值大于或等于所需亮度的元素。
3. 统计这些元素的数量。
*/
import java.util.Arrays;
public class Solution {
public int countSufficientlyBrightPositions(int[] brightness, int requiredBrightness) {
return (int) Arrays.stream(brightness)
.filter(b -> b >= requiredBrightness)
.count();
}
}
解释
方法:
该题解采用了差分数组的方法来有效地计算街道上各位置的亮度。首先,对于每个灯光的位置和范围,计算该灯光能照亮的最左边界和最右边界+1的位置,并在差分数组pre中对应位置进行加1和减1操作。这样设置后,通过累加差分数组,我们可以得到每个位置的实际亮度。最后,通过比较每个位置的实际亮度和所需亮度,统计满足条件的位置数量。
时间复杂度:
O(m + n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
🦆
为什么在处理每个灯光的影响时,选择对差分数组的最右边界+1位置进行减1操作?
▷🦆
在实现差分数组时,如何确保在数组的边界外(例如超过街道长度)不会出现索引越界的错误?
▷🦆
在街道的某些位置没有灯光或者灯光覆盖不到的情况下,该算法是如何处理这些位置的亮度计算的?
▷🦆
在使用差分数组方法时,是否考虑过使用其他数据结构(如线段树)来处理这种范围更新问题?它们相比差分数组有何优缺点?
▷