加油站的良好出发点问题

加油站的良好出发点问题

作者：Grey

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博客园：加油站的良好出发点问题

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题目描述

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思路

暴力解法 O(N^2)

我们可以通过生成辅助数组来验证良好出发点

int[]h

这个数组的长度和cost数组长度一致，且这个数组的每个元素的生成逻辑是：

h[i]=gas[i]-cost[i];

我们可以很容易得到一个结论：h(i) 往后累加，并回到i位置，不出现负数，就是良好出发点 ，这个i位置就是良好出发点。

以每个位置作为i位置，依次走这个逻辑，所以这个解法的复杂度是 O(N^2)，代码如下：

    public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
        int len = cost.length;
        int[] helper = new int[len];
        for (int i = 0; i < helper.length; i++) {
            helper[i] = gas[i] - cost[i];
        }
        int pre = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            pre = helper[i];
            if (pre < 0) {
                continue;
            }
            for (int j = i + 1; j < len + i + 1; j++) {
                pre += helper[j < len ? j : (j - len)];
                if (pre < 0) {
                    break;
                }
            }
            if (pre >= 0) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }

滑动窗口 时间复杂度 O(N) 空间复杂度 O(N)

首先，我们还是需要生成h[i]数组

h[i]=gas[i]-cost[i];

假设生成的h[i]数组如下：

[1,-1,0,3,-1]

我们生成其累加和数组preSum[i]

[1,0,0,3,2]

用这个累加和数组再和h[i]数组相加，得到一个两倍长度的数组

[1,0,0,3,2,3,2,2,5,4]

求针对这个数组，滑动窗口为n（n为原数组长度）的最小值，如果第i个窗口内的最小值减去窗口前一个位置的值小于0，则i号位置不是良好出发点

比如

L...L + n - 1是第x个窗口，最小值m，

如果:

m - h[L-1] >= 0

则x是良好出发点

反之，则x不是良好出发点, 完整代码：

public static int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
        int len = gas.length;
        int doubleLen = len << 1;
        int[] h = new int[doubleLen];
        h[0] = gas[0] - cost[0];
        for (int i = 1; i < doubleLen; i++) {
            if (i < len) {
                h[i] = gas[i] - cost[i];
                h[i] += h[i - 1];
            }
            if (i >= len) {
                h[i] = h[len - 1] + h[i - len];
            }
        }
        LinkedList<Integer> qMin = new LinkedList<>();
        int r = 0;
        int index = 0;
        while (r < doubleLen) {
            while (!qMin.isEmpty() && h[qMin.peekLast()] >= h[r]) {
                qMin.pollLast();
            }
            qMin.addLast(r);
            if (qMin.peekFirst() == r - len) {
                qMin.pollFirst();
            }
            if (r >= len - 1) {
                if (r == len - 1) {
                    if (h[qMin.peekFirst()] >= 0) {
                        return index;
                    }
                } else {
                    if (h[qMin.peekFirst()] - h[r - len] >= 0) {
                        return index;
                    }
                }
                index++;
            }
            r++;
        }
        return -1;
    }

更进一步，如果每个位置都这样求，就可以得到每个位置是否是良好出发点，代码如下：

public static boolean[] canCompleteCircuitOfAllPositions(int[] gas, int[] cost) {
        int N = gas.length;
        int[] h = new int[N];
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            h[i] = gas[i] - cost[i];
        }
        int R = N << 1;
        int[] doubleLenOfHelper = new int[R];
        doubleLenOfHelper[0] = h[0];
        for (int i = 1; i < N; i++) {
            doubleLenOfHelper[i] = h[i] + doubleLenOfHelper[i - 1];
        }
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            doubleLenOfHelper[i + N] = h[i] + doubleLenOfHelper[i + N - 1];
        }
        LinkedList<Integer> q = new LinkedList<>();
        boolean[] res = new boolean[R - N + 1];
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < R; i++) {
            while (!q.isEmpty() && doubleLenOfHelper[i] <= doubleLenOfHelper[q.peekLast()]) {
                q.pollLast();
            }
            q.addLast(i);
            if (q.peekFirst() == (i - N)) {
                q.pollFirst();
            }
            // 窗口已经形成了
            if (i >= N - 1) {
                if (i == N - 1) {
                    res[index++] = (doubleLenOfHelper[q.peekFirst()] >= 0);
                } else {
                    res[index++] = ((doubleLenOfHelper[q.peekFirst()] - doubleLenOfHelper[i - N]) >= 0);
                }
            }
        }
        // res[i]位置存着每个位置是否为良好出发点
        return res;
    }

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算法和数据结构笔记

参考资料

算法数据结构体系学习班