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每日算法-250429

每日 LeetCode 题解 (2025-04-29)

大家好!这是今天的 LeetCode 刷题记录,主要涉及几道可以使用贪心策略解决的问题。


2037. 使每位学生都有座位的最少移动次数

题目描述:
题目图片

思路

贪心

解题过程

要使总移动次数最少,直观的想法是让每个学生移动到离他“最近”的可用座位。我们可以证明,最优策略是将位置排序后的第 i 个学生分配到排序后的第 i 个座位。

想象一下,如果我们将学生和座位都按位置排序。假设学生 Astudents[i],座位 Bseats[j],学生 Cstudents[k],座位 Dseats[l]。如果 i < kj > l (即学生 A 的位置小于学生 C,但 A 被分配到了位置更大的座位 B,而 C 被分配到了位置更小的座位 D),那么交换他们的座位(A 去 D,C 去 B)会使得总移动距离 |students[i] - seats[l]| + |students[k] - seats[j]| 不会超过原来的移动距离 |students[i] - seats[j]| + |students[k] - seats[l]|

因此,最优解是将排序后的 seats 数组和 students 数组按索引一一对应。我们只需对 seatsstudents 数组进行排序,然后计算对应位置 seats[i]students[i] 之间距离的绝对值之和。

复杂度

  • 时间复杂度: O ( N log ⁡ N ) O(N \log N) O(NlogN),主要由排序 seatsstudents 数组决定,其中 N 是数组的长度。
  • 空间复杂度: O ( log ⁡ N ) O(\log N) O(logN) O ( N ) O(N) O(N),取决于排序算法使用的空间(例如,Java 的 Arrays.sort 对于基本类型数组通常使用快速排序,需要 O ( log ⁡ N ) O(\log N) O(logN) 的栈空间;对于对象数组使用 Timsort,可能需要 O ( N ) O(N) O(N) 的额外空间)。如果我们不考虑排序本身所需的辅助空间(或认为是在原地排序),可以认为是 O ( 1 ) O(1) O(1),但 O ( log ⁡ N ) O(\log N) O(logN) 更为严谨。

Code

class Solution {public int minMovesToSeat(int[] seats, int[] students) {Arrays.sort(seats);Arrays.sort(students);int n = students.length;int ret = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {ret += Math.abs(seats[i] - students[i]);}return ret;}
}

455. 分发饼干

题目描述:
题目图片

思路

贪心

解题过程

目标是满足尽可能多的孩子。贪心策略是:优先满足胃口最小的孩子,并且用能满足他的最小的饼干。

为了实现这个策略:

  1. 将孩子的胃口数组 g 和饼干尺寸数组 s 都进行升序排序。
  2. 使用两个指针:i 指向当前考虑的孩子,j 指向当前考虑的饼干。
  3. 遍历孩子数组(i 从 0 开始)。对于孩子 g[i],在饼干数组中找到第一个尺寸大于或等于 g[i] 的饼干 s[j]
  4. 如果找到了这样的饼干 (s[j] >= g[i]),则这个孩子可以被满足。我们将满足的孩子数量 ret 加一,然后考虑下一个孩子 (i++) 和下一块饼干 (j++)。
  5. 如果当前的饼干 s[j] 小于 g[i],说明这块饼干无法满足当前的孩子,我们需要尝试更大的饼干,因此移动饼干指针 (j++),但仍然尝试满足同一个孩子 g[i]
  6. 当孩子指针 i 或饼干指针 j 超出数组范围时,停止过程。

复杂度

  • 时间复杂度: O ( G log ⁡ G + S log ⁡ S ) O(G \log G + S \log S) O(GlogG+SlogS),主要由排序两个数组决定。排序后的双指针(或类似逻辑的循环)遍历过程是线性的,时间复杂度为 O ( G + S ) O(G + S) O(G+S)。总时间复杂度由排序主导。 G 是孩子数量,S 是饼干数量。
  • 空间复杂度: O ( log ⁡ G + log ⁡ S ) O(\log G + \log S) O(logG+logS) O ( G + S ) O(G+S) O(G+S),同样取决于排序算法使用的空间。

Code

class Solution {public int findContentChildren(int[] g, int[] s) {Arrays.sort(g);Arrays.sort(s);int ret = 0;for (int i = 0, j = 0; i < g.length; i++) {for (; j < s.length;) {if (g[i] <= s[j++]) {ret++;break;}}}return ret;}
}

1433. 检查一个字符串是否可以打破另一个字符串

题目描述:
题目图片

思路

贪心

解题过程

字符串 s1 能 “打破” s2 是指存在一种 s1 的排列,使得对于所有位置 is1[i] 的字典序大于或等于 s2[i]

一个关键的贪心思想是:如果 s1 能够打破 s2,那么将 s1s2 按字典序排序后,排序后的 s1 必定也能打破排序后的 s2。这是因为排序将最小的字符对齐比较,次小的对齐比较,依此类推。如果存在任何一个 i 使得 sorted_s1[i] < sorted_s2[i],那么无论如何排列 s1,都不可能让 s1 的所有字符都大于等于 s2 对应位置的字符(考虑反证法或鸽巢原理)。

所以,解题步骤如下:

  1. 将两个字符串 ss1ss2 转换成字符数组 s1s2
  2. s1s2 进行排序。
  3. 检查排序后的 s1 是否能打破 s2 (即 s1[i] >= s2[i] 对所有 i 成立)。
  4. 同时检查排序后的 s2 是否能打破 s1 (即 s2[i] >= s1[i] 对所有 i 成立)。

我们可以用两个布尔变量 s1BreaksS2s2BreaksS1 来记录这两个条件是否满足。在一次遍历中,如果发现 s1[i] < s2[i],则 s1BreaksS2 置为 false;如果发现 s1[i] > s2[i] (等价于 s2[i] < s1[i]),则 s2BreaksS1 置为 false

最后,只要 s1BreaksS2s2BreaksS1 中至少有一个为 true,就返回 true

复杂度

  • 时间复杂度: O ( N log ⁡ N ) O(N \log N) O(NlogN),主要由排序字符数组决定,其中 N 是字符串的长度。遍历检查的过程是 O ( N ) O(N) O(N)
  • 空间复杂度: O ( N ) O(N) O(N),因为需要创建字符数组来存储和排序字符串内容。如果可以原地修改字符串(某些语言允许),且排序算法空间复杂度为 O ( log ⁡ N ) O(\log N) O(logN),则空间可以优化。在 Java 中,toCharArray() 创建了新数组,所以是 O ( N ) O(N) O(N)

Code

class Solution {public boolean checkIfCanBreak(String ss1, String ss2) {char[] s1 = ss1.toCharArray();char[] s2 = ss2.toCharArray();Arrays.sort(s1);Arrays.sort(s2);boolean s1BreakS2 = true;boolean s2BreakS1 = true;for (int i = 0; i < s1.length; i++) {if (s1[i] < s2[i]) {s1BreakS2 = false;}if (s1[i] > s2[i]) {s2BreakS1 = false;}}return s1BreakS2 || s2BreakS1;}
}

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