[中等] 253. 会议室 II

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题目

给定一个会议时间安排的数组，每个会议时间都会包括开始和结束的时间 [[s1,e1],[s2,e2],...] (si < ei)，为避免会议冲突，同时要考虑充分利用会议室资源，请你计算至少需要多少间会议室，才能满足这些会议安排。

示例 1:

输入: [[0, 30],[5, 10],[15, 20]]
输出: 2

示例 2:

输入: [[7,10],[2,4]]
输出: 1

链接：https://leetcode-cn.com/problems/meeting-rooms-ii

解法

常规解法

思路就是：

1. 对所有会议，按照开始时间排升序；
2. 用贪心算法，每来一个新的会议，遍历所有会议室，如果有空的会议室（该会议室的结束时间早于等于当前会议的开始时间），则作为当前最优的选择，更新该会议室的结束时间，并停止循环
3. 如果一个可用的会议室都没有，则新增会议室，并更新该会议室的结束时间。

class Solution:
    def minMeetingRooms(self, intervals: List[List[int]]) -> int:
        rooms = []  # 记录各会议室的结束时间
        meetings = sorted(intervals, key=lambda x: x[0])  # 按开始时间升序
        for meeting in meetings:
            find = False
            for index, end_time in enumerate(rooms):
                # 找到满足结束时间早于当前会议开始时间的会议室，并更新会议室的时间表
                if end_time <= meeting[0]:
                    rooms[index] = meeting[1]
                    find = True
                    break
            # 如果没找到，则新增会议室
            if not find:
                rooms.append(meeting[1])
        return len(rooms)

时间复杂度为 O(N^2)，分为两个部分：

1. 对长度为 N 的会议进行排序，复杂度为 O(N*logN)
   1， 对 N 个会议分别执行查找和插入操作，最差情况下任意两两会议的时间都是冲突的，那么对第 i 个会议的查找次数为 i 次，1+2+...+n=n(n+1)/2，全程共插入 n(n+1)/2 次，插入 N 次，最差复杂度为 O(N^2) 。

空间复杂度O(n)，就看 rooms 的长度，最好的情况下 O(1)，最差的情况下 O(n)。

最小堆解法

import heapq

class Solution:
    def minMeetingRooms(self, intervals: list) -> int:
        rooms = []  # 记录各会议室的最早结束时间
        meetings = sorted(intervals, key=lambda x: x[0])  # 按开始时间升序
        for meeting in meetings:
            # 如果最早结束的会议室的结束时间比会议室时间要早，则先关闭该会议室
            if rooms and rooms[0] <= meeting[0]:
                heapq.heappop(rooms)
            # 插入新的会议室到最小堆
            heapq.heappush(rooms, meeting[1])
        return len(rooms)

时间复杂度为O(N*logN)，分为两个部分：

1. 对长度为 N 的会议进行排序，复杂度为 O(N*logN)
2. 对 N 个会议分别执行弹出和插入操作，最差情况下任意两两会议的时间都是冲突的，每次弹出的复杂度为 1，每次插入的复杂度为 O(logN)，N 个会议室的总复杂度为 O(N*logN)

空间复杂度O(n)，就看 rooms 的长度，最好的情况下 O(1)，最差的情况下 O(n)。

优先队列解法

from queue import PriorityQueue

class Solution:
    def minMeetingRooms(self, intervals: list) -> int:
        rooms = PriorityQueue()
        meetings = sorted(intervals, key=lambda x: x[0])  # 按开始时间升序
        for meeting in meetings:
            # 如果最早结束的会议室的结束时间比会议室时间要早，则先关闭该会议室
            if rooms.qsize() and rooms.queue[0] <= meeting[0]:
                rooms.get()
            # 插入新的会议室到优先队列
            rooms.put(meeting[1])
        return rooms.qsize()

虽然用优先队列来实现，复杂度跟最小堆是一样的，但是算法实际执行的时候，耗时比较长，不知道是否是内部实现的时候有其他额外逻辑

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