选择最少区间数目覆盖区间。
假设有一个人想过桥,0 和 n 分别是河的两岸,一开始,人在 0
给你一些小区间,我们把这些区间视作桥。一开始我们肯定要选择包含 0 的区间,且要保证尽可能走得远。假如我们已经走到 4,那么下一条边该怎样选呢?
如此循环直到到达 n。修建桥的数量就是答案。
如果没有能够连接当前桥的区间,那么人不能到达对岸,这些区间不能完全覆盖整个数组。
55. 跳跃游戏 - 力扣(Leetcode)
给定一个非负整数数组 nums
,你最初位于数组的 第一个下标 。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
判断你是否能够到达最后一个下标。
示例 1:
输入:nums = [2,3,1,1,4]
输出:true
解释:可以先跳 1 步,从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。
示例 2:
输入:nums = [3,2,1,0,4]
输出:false
解释:无论怎样,总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 , 所以永远不可能到达最后一个下标。
提示:
1 <= nums.length <= 3 * 104
0 <= nums[i] <= 105
思路:
这道题可以看成是区间覆盖:
我们最后只要知道这些区间是否能完全覆盖整个数组。
class Solution {
public:
bool canJump(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
int cur = 0, next = 0; // cur记录当前已经建好的桥的右端点,next记录下一次建桥能到达的最远端点
for (int i = 0; i < n - 1; ++i) { // 从0到n-2,当i==n-1时,人已经在终点了,没必要再进入循环了
next = max(next, i + nums[i]); // 更新能到达的最远端点
if (i == cur) { // 如果人已经在建好的桥的最右端点了,则继续建桥
if (i == next) return false;// 如果能到达的最远端点还在当前位置,说明无法建桥,不能覆盖整个数组
cur = next; // 建桥
}
}
return true;
}
};
45. 跳跃游戏 II - 力扣(Leetcode)
给定一个长度为 n
的 0 索引整数数组 nums
。初始位置为 nums[0]
。
每个元素 nums[i]
表示从索引 i
向前跳转的最大长度。换句话说,如果你在 nums[i]
处,你可以跳转到任意 nums[i + j]
处:
0 <= j <= nums[i]
i + j < n
返回到达 nums[n - 1]
的最小跳跃次数。生成的测试用例可以到达 nums[n - 1]
。
示例 1:
输入: nums = [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置,跳 1 步,然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。
示例 2:
输入: nums = [2,3,0,1,4]
输出: 2
提示:
1 <= nums.length <= 104
0 <= nums[i] <= 1000
nums[n-1]
思路:
这一题把求是否能完全覆盖改成了求完全覆盖最少需要的区间个数。也就是建桥次数。
class Solution {
public:
int jump(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
int cur = 0, next = 0;
int res = 0;
for (int i = 0; i < n - 1; ++i) {
next = max(next, i + nums[i]);
if (i == cur) {
cur = next;
++res;
}
}
return res;
}
};
1024. 视频拼接 - 力扣(Leetcode)
你将会获得一系列视频片段,这些片段来自于一项持续时长为 time
秒的体育赛事。这些片段可能有所重叠,也可能长度不一。
使用数组 clips
描述所有的视频片段,其中 clips[i] = [starti, endi]
表示:某个视频片段开始于 starti
并于 endi
结束。
甚至可以对这些片段自由地再剪辑:
[0, 7]
可以剪切成 [0, 1] + [1, 3] + [3, 7]
三部分。我们需要将这些片段进行再剪辑,并将剪辑后的内容拼接成覆盖整个运动过程的片段([0, time]
)。返回所需片段的最小数目,如果无法完成该任务,则返回 -1
。
示例 1:
输入:clips = [[0,2],[4,6],[8,10],[1,9],[1,5],[5,9]], time = 10
输出:3
解释:
选中 [0,2], [8,10], [1,9] 这三个片段。
然后,按下面的方案重制比赛片段:
将 [1,9] 再剪辑为 [1,2] + [2,8] + [8,9] 。
现在手上的片段为 [0,2] + [2,8] + [8,10],而这些覆盖了整场比赛 [0, 10]。
示例 2:
输入:clips = [[0,1],[1,2]], time = 5
输出:-1
解释:
无法只用 [0,1] 和 [1,2] 覆盖 [0,5] 的整个过程。
示例 3:
输入:clips = [[0,1],[6,8],[0,2],[5,6],[0,4],[0,3],[6,7],[1,3],[4,7],[1,4],[2,5],[2,6],[3,4],[4,5],[5,7],[6,9]], time = 9
输出:3
解释:
选取片段 [0,4], [4,7] 和 [6,9] 。
提示:
1 <= clips.length <= 100
0 <= starti <= endi <= 100
1 <= time <= 100
思路:
一个求最少区间覆盖的裸题。可以可以直接套模板。不过在这之前,需要预处理一个数组 mostR
mostR[i]
表示 i
端点所能到达的最远端点。
class Solution {
public:
int videoStitching(vector<vector<int>>& clips, int time) {
vector<int> mostR(time + 1);
for (auto& e : clips) {
if (e[0] >= 0 && e[0] <= time) mostR[e[0]] = max(mostR[e[0]], e[1]);
}
int cur = 0, next = 0;
int res = 0;
for (int i = 0; i < time; ++i) {
next = max(next, mostR[i]);
if (i == cur) {
if (i == next) return -1;
cur = next;
++res;
}
}
return res;
}
};
1326. 灌溉花园的最少水龙头数目 - 力扣(Leetcode)
在 x 轴上有一个一维的花园。花园长度为 n
,从点 0
开始,到点 n
结束。
花园里总共有 n + 1
个水龙头,分别位于 [0, 1, ..., n]
。
给你一个整数 n
和一个长度为 n + 1
的整数数组 ranges
,其中 ranges[i]
(下标从 0 开始)表示:如果打开点 i
处的水龙头,可以灌溉的区域为 [i - ranges[i], i + ranges[i]]
。
请你返回可以灌溉整个花园的 最少水龙头数目 。如果花园始终存在无法灌溉到的地方,请你返回 -1 。
示例 1:
输入:n = 5, ranges = [3,4,1,1,0,0]
输出:1
解释:
点 0 处的水龙头可以灌溉区间 [-3,3]
点 1 处的水龙头可以灌溉区间 [-3,5]
点 2 处的水龙头可以灌溉区间 [1,3]
点 3 处的水龙头可以灌溉区间 [2,4]
点 4 处的水龙头可以灌溉区间 [4,4]
点 5 处的水龙头可以灌溉区间 [5,5]
只需要打开点 1 处的水龙头即可灌溉整个花园 [0,5] 。
示例 2:
输入:n = 3, ranges = [0,0,0,0]
输出:-1
解释:即使打开所有水龙头,你也无法灌溉整个花园。
提示:
1 <= n <= 104
ranges.length == n + 1
0 <= ranges[i] <= 100
思路:
和视频拼接类似,只是 mostR
数组的构建方法不同。
class Solution {
public:
int minTaps(int n, vector<int>& ranges) {
vector<int> mostR(n + 1);
for (int i = 0; i <= n; ++i) {
int r = ranges[i];
if (i - r > 0) mostR[i - r] = i + r; // 一定是更大的,不需要取max
else mostR[0] = max(mostR[0], i + r);
}
int res = 0, cur = 0, next = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
next = max(next, mostR[i]);
if (i == cur) {
if (next == i) return -1;
cur = next;
++res;
}
}
return res;
}
};