【每日一题Day331】LC2560打家劫舍 IV | 二分查找 + 贪心

打家劫舍 IV【LC2560】

沿街有一排连续的房屋。每间房屋内都藏有一定的现金。现在有一位小偷计划从这些房屋中窃取现金。

由于相邻的房屋装有相互连通的防盗系统,所以小偷 不会窃取相邻的房屋

小偷的 窃取能力 定义为他在窃取过程中能从单间房屋中窃取的 最大金额

给你一个整数数组 nums 表示每间房屋存放的现金金额。形式上,从左起第 i 间房屋中放有 nums[i] 美元。

另给你一个整数 k ,表示窃贼将会窃取的 最少 房屋数。小偷总能窃取至少 k 间房屋。

返回小偷的 最小 窃取能力。

  • 思路:最小化最大值->二分查找

    • 明确题意:求取至少偷k不相邻的房屋时,小偷的 最小 窃取能力,即最小化偷取房屋金额的最大值。
    • 寻找单调性(二段性):偷取能力 y y y增加(能偷取的房屋的金额必须小于等于 y y y),能偷取不相邻房屋数目增加,因此一定存在一个分割点 y y y,使得
      • 小于y的值,能够偷取的房屋数目 c o u n t count count必然不满足 c o u n t ≥ k count \ge k countk
      • 大于等于y的值,能够偷取的房屋数目 c o u n t count count必然满足 t o t a l ≥ k total \ge k totalk
    • 二分答案:因此当偷取房屋数目至少为 k k k时,寻找最大偷取数目的最小值 y y y,可以通过二分查找的方法找到最终的 y y y,二分查找的下限为min(nums),上限为max(nums)
    • check函数:
      • 统计最大偷取数目为 y y y时,能够偷取的房屋数目,是否大于 k k k,大于则返回true
      • 由于不能偷取相邻房屋,因此需要记录上一个偷取的房屋编号
  • 实现

    class Solution {
        public int minCapability(int[] nums, int k) {
            int n = nums.length;
            int l = Integer.MIN_VALUE, r = 0;
            for (int num : nums){
                r = Math.max(r, num);
                l = Math.min(l, num);            
            }
            while (l <= r){
                int mid = (l + r) / 2;
                if (check(nums, mid, k)){
                    r = mid - 1;
                }else{
                    l = mid + 1;
                }
            }
            return l;
    
        }
        public boolean check(int[] nums, int target, int k){
            int n = nums.length;
            int j = -2;
            int count = 0;
            for (int i = 0; i < n; i++){
                if (j + 2 <= i && nums[i] <= target){
                    count++;
                    j = i;
                    if (count >= k) return true;
                }     
            }
            return false;
        }
    
    }
    
    • 复杂度
      • 时间复杂度: O ( n log ⁡ C ) O(n\log C) O(nlogC) n n n是数组的长度,C是二分的范围,即数组中最最大和最小值的差值。二分查找的时间复杂度是 O ( log ⁡ C ) O(\log C) O(logC),每次二分查找需要判断是否符合条件的时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n),因此总的时间复杂度为 O ( n l o g ( n c ) ) O(nlog(nc)) O(nlog(nc))
      • 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)

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