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leetcode 2001 ~ 2050
知道秘密的人数

知道秘密的人数

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题目描述

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解释

方法:

本题使用动态规划方法来解决问题。定义dp[i]为第i天新知道秘密的人数。我们维护一个前缀和数组pre,其中pre[i]为直到第i天总共知道秘密的人数。对于每一天j,我们更新dp[j]为在第j-delay天知道秘密的人数减去第j-forget天知道秘密的人数(因为在第j-forget天的人在第j天已经忘记了秘密,不能再传播)。最后,根据forget的值来决定总的知道秘密的人数,如果forget小于n,则结果为pre[n-1]减去pre[n-forget-1];否则,结果为pre[n-1]。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

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为什么在计算第j天新知道秘密的人数时,要使用第j-delay天和第j-forget天知道秘密的人数差?
这种计算方法源于秘密传播和遗忘的规则。从第j-delay天知道秘密的人可以在第j天传播秘密,而从第j-forget天开始知道秘密的人到第j天已经忘记了秘密,不能再传播。因此,第j-delay天到第j-forget天之间的人数差代表了新能够传播秘密的人数。
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当j小于forget时,为何可以认为从第j-delay天开始的所有人都是新知道秘密的?是否考虑了j-delay小于0的情况?
当j小于forget时,意味着没有任何人会在第j天前忘记秘密,因此新知道秘密的人数就是从第j-delay天起的所有人。如果j-delay小于0,这实际上意味着在第1天之前没有人知道秘密,因此这部分人数应视为0。在实现中应通过条件判断来处理这种情况,以确保不会出现访问负索引的错误。
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在计算前缀和数组pre时,为什么直接使用dp数组的初始值来初始化pre?有没有特殊的考虑?
前缀和数组pre用于快速计算任意区间内的人数总和。通过直接使用dp数组的初始值来初始化pre,我们可以在更新dp数组时同步更新pre数组,从而在每一天都能准确地反映从第一天到当天总共知道秘密的人数。这样做是为了简化计算过程并减少错误的可能性。
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如果delay或forget的值非常接近n,这会对算法的输出或性能有什么特别的影响吗?
如果delay或forget的值接近n,会影响算法的输出,特别是在计算最后几天的人数时。例如,如果forget值等于或大于n,则所有人在n天后仍记得秘密,这意味着我们只需返回最后的总人数。性能方面,这种情况可能减少了某些计算,因为对于大部分天数,忘记秘密的人数可能为零,简化了计算过程。然而,算法的时间复杂度总体上保持为O(n),因为仍需遍历n天来更新dp和pre数组。

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