《LeetCode之每日一题》:144.找到需要补充粉笔的学生编号
作者:互联网
首先,今天是教师节
我祝愿天下的老师们,桃李芬芳,其乐融融!!!
找到需要补充粉笔的学生编号
题目链接: 找到需要补充粉笔的学生编号
有关题目
一个班级里有 n 个学生,编号为 0 到 n - 1 。
每个学生会依次回答问题,
编号为 0 的学生先回答,然后是编号为 1 的学生,以此类推,直到编号为 n - 1 的学生,
然后老师会重复这个过程,重新从编号为 0 的学生开始回答问题。
给你一个长度为 n 且下标从 0 开始的整数数组 chalk 和一个整数 k 。
一开始粉笔盒里总共有 k 支粉笔。
当编号为 i 的学生回答问题时,他会消耗 chalk[i] 支粉笔。
如果剩余粉笔数量 严格小于 chalk[i] ,那么学生 i 需要 补充 粉笔。
请你返回需要 补充 粉笔的学生 编号 。
示例 1:
输入:chalk = [5,1,5], k = 22
输出:0
解释:学生消耗粉笔情况如下:
- 编号为 0 的学生使用 5 支粉笔,然后 k = 17 。
- 编号为 1 的学生使用 1 支粉笔,然后 k = 16 。
- 编号为 2 的学生使用 5 支粉笔,然后 k = 11 。
- 编号为 0 的学生使用 5 支粉笔,然后 k = 6 。
- 编号为 1 的学生使用 1 支粉笔,然后 k = 5 。
- 编号为 2 的学生使用 5 支粉笔,然后 k = 0 。
编号为 0 的学生没有足够的粉笔,所以他需要补充粉笔。
示例 2:
输入:chalk = [3,4,1,2], k = 25
输出:1
解释:学生消耗粉笔情况如下:
- 编号为 0 的学生使用 3 支粉笔,然后 k = 22 。
- 编号为 1 的学生使用 4 支粉笔,然后 k = 18 。
- 编号为 2 的学生使用 1 支粉笔,然后 k = 17 。
- 编号为 3 的学生使用 2 支粉笔,然后 k = 15 。
- 编号为 0 的学生使用 3 支粉笔,然后 k = 12 。
- 编号为 1 的学生使用 4 支粉笔,然后 k = 8 。
- 编号为 2 的学生使用 1 支粉笔,然后 k = 7 。
- 编号为 3 的学生使用 2 支粉笔,然后 k = 5 。
- 编号为 0 的学生使用 3 支粉笔,然后 k = 2 。
编号为 1 的学生没有足够的粉笔,所以他需要补充粉笔。
提示:
chalk.length == n
1 <= n <= 10^5
1 <= chalk[i] <= 10^5
1 <= k <= 10^9
题解
思路:
法一:暴力法(超时)
class Solution {
public:
int chalkReplacer(vector<int>& chalk, int k) {
int n = chalk.size();
while(true){
for (int i = 0; i < n; ++i){
if (chalk[i] > k){
return i;;
}
k -= chalk[i];
}
}
return -1;
}
};
题干范围得 -> 当 k 很大的时候,数组元素很小的时候,所需时间复杂度太大,会超时
法二:求和 + 模拟
class Solution {
public:
int chalkReplacer(vector<int>& chalk, int k) {
int n = chalk.size();
//题干条件数组元素范围,为防止溢出,用long long
long long sum = 0;
for (auto& x : chalk){
sum += x;
}
k %= sum;
for (int i = 0; i < n; ++i){
if (chalk[i] > k){
return i;
}
k -= chalk[i];
}
return -1;
}
};
时间复杂度:O(n),需两次遍历,每次O(n)复杂度,总时间复杂度O(n)
空间复杂度:O(1)
法三:前缀和 + 二分查找
参考官方题解
思路:
在模拟基础上,我们可以使用 前缀和 preFixSum[i] 数组,
来记录下标0 ~ i 的chalk中元素和,由于preFixSum 数组递增,
故我们可以使用二分查找 加速查找过程
细节:
我们可以在原数组的基础上,求解前缀和数组,此时可能出现溢出,
但同时我们注意到题干中所给的 k 最大为 10^9次方,如在溢出之前,前缀和数组的值超过 k 则,说明我们找到答案,
同时可以有效的避免溢出了,因为INT_MAX > 10^9,
class Solution {
public:
int binarySearch(vector<int>& preFixSum, int k){
int n = preFixSum.size();
int l = 0, r = n;
while(l < r){
int mid = l + (r - l) / 2;
if (preFixSum[mid] > k){
r = mid;
}
else {
l = mid + 1;
}
}
return r;
}
int chalkReplacer(vector<int>& chalk, int k) {
int n = chalk.size();
if (chalk[0] > k){
return 0;
}
for (int i = 1; i < n; ++i){
chalk[i] += chalk[i - 1];
if (chalk[i] > k){
return i;
}
}
k %= chalk.back();
return binarySearch(chalk, k);
}
};
时间复杂度:O(n),一次遍历,复杂度O(n)。一次二分查找,复杂度O(log n),总时间复杂度O(n)
空间复杂度:O(1)
有关使用STL的解
参考官方题解评论区梦璃夜·天星
法一:累加遍历
Tips
find_if() 用于搜寻使条件成立的第一个元素
mutable 中文"可变的, 易变的",可在const的函数里面修改一些跟类状态无关的数据成员
mutable用法
class Solution {
public:
int chalkReplacer(vector<int>& chalk, int k) {
return find_if(chalk.begin(), chalk.end(), [q = k % accumulate(chalk.begin(), chalk.end(), int64_t())](auto x)mutable{ return (q -= x) < 0;}) - chalk.begin();
}
};
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
法二:前缀和 + 二分查找
class Solution {
public:
int chalkReplacer(vector<int>& chalk, int k) {
if (chalk[0] > k){
return 0;
}
for (int i = 1; i < chalk.size(); ++i){
chalk[i] += chalk[i - 1];
if (chalk[i] > k)
return i;
}
return upper_bound(chalk.begin(), chalk.end(), k % chalk.back()) - chalk.begin();
}
};
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
标签:144,int,复杂度,粉笔,学生,chalk,编号,LeetCode 来源: https://blog.csdn.net/MerryMaking7946/article/details/120213769