二分查找|双指针:LeetCode:2398.预算内的最多机器人数目

简介: 二分查找|双指针:LeetCode:2398.预算内的最多机器人数目

滑动窗口

单调队列:计算最大值时,如果前面的数小,则必定被淘汰,前面的数早出队。

题目

你有 n 个机器人,给你两个下标从 0 开始的整数数组 chargeTimes 和 runningCosts ,两者长度都为 n 。第 i 个机器人充电时间为 chargeTimes[i] 单位时间,花费 runningCosts[i] 单位时间运行。再给你一个整数 budget 。

运行 k 个机器人 总开销 是 max(chargeTimes) + k * sum(runningCosts) ,其中 max(chargeTimes) 是这 k 个机器人中最大充电时间,sum(runningCosts) 是这 k 个机器人的运行时间之和。

请你返回在 不超过 budget 的前提下,你 最多 可以 连续 运行的机器人数目为多少。

示例 1:

输入:chargeTimes = [3,6,1,3,4], runningCosts = [2,1,3,4,5], budget = 25

输出:3

解释:

可以在 budget 以内运行所有单个机器人或者连续运行 2 个机器人。

选择前 3 个机器人,可以得到答案最大值 3 。总开销是 max(3,6,1) + 3 * sum(2,1,3) = 6 + 3 * 6 = 24 ,小于 25 。

可以看出无法在 budget 以内连续运行超过 3 个机器人,所以我们返回 3 。

示例 2:

输入:chargeTimes = [11,12,19], runningCosts = [10,8,7], budget = 19

输出:0

解释:即使运行任何一个单个机器人,还是会超出 budget,所以我们返回 0 。

参数范围

chargeTimes.length == runningCosts.length == n

1 <= n <= 5 * 104

1 <= chargeTimes[i], runningCosts[i] <= 105

1 <= budget <= 1015

双指针

分析

本质是子数组,我们可以枚举起点left ,子数组[left,righ)是不超预算的最长子数组。

时间复杂度

O(n),枚举left和right都是O(n),right没有从新开始,所有总时间复杂度是O(n)。

代码

核心代码

class Solution {
public:
int maximumRobots(vector& chargeTimes, vector& runningCosts, long long budget) {
m_c = chargeTimes.size();
int iRet = 0;
long long llSum = 0;
std::deque vMaxIndex;
for (int left = 0, right = 0; left < m_c; left++)
{
if (right < left)
{
llSum = 0;
right = left;
vMaxIndex.clear();
}
while (right < m_c)
{
while (vMaxIndex.size() && (chargeTimes[vMaxIndex.back()] <= chargeTimes[right]))
{
vMaxIndex.pop_back();
}
vMaxIndex.emplace_back(right);
const long long llNew = (llSum + runningCosts[right]) * (right-left+1) + chargeTimes[vMaxIndex.front()];
if (llNew > budget)
{
break;// [left,right)超出预算,有多个right,取最小的按个
}
llSum += runningCosts[right];
right++;
}
iRet = max(iRet, right - left);
llSum -= runningCosts[left];
if (vMaxIndex.front() == left)
{
vMaxIndex.pop_front();
}
}
return iRet;
}
int m_c;
};

测试用例

template<class T>
void Assert(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{
  if (v1.size() != v2.size())
  {
    assert(false);
    return;
  }
  for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
  {
    assert(v1[i] == v2[i]);
  }
}
template<class T>
void Assert(const T& t1, const T& t2)
{
  assert(t1 == t2);
}
int main()
{
  vector<int> chargeTimes, runningCosts;
  long long budget;
  {
    Solution slu;
    chargeTimes = { 3,6,1,3,4 }, runningCosts = { 2,1,3,4,5 }, budget = 25;
    auto res = slu.maximumRobots(chargeTimes, runningCosts, budget);
    Assert(3, res);
  }
  {
    Solution slu;
    chargeTimes = { 11,12,19 }, runningCosts = { 10,8,7 }, budget = 19;
    auto res = slu.maximumRobots(chargeTimes, runningCosts, budget);
    Assert(res, 0);
  }
  {
    Solution slu;
    chargeTimes = { 19,63,21,8,5,46,56,45,54,30,92,63,31,71,87,94,67,8,19,89,79,25 }, runningCosts = { 91,92,39,89,62,81,33,99,28,99,86,19,5,6,19,94,65,86,17,10,8,42 }, budget = 85;
    auto res = slu.maximumRobots(chargeTimes, runningCosts, budget);
    Assert(res, 1);
  }
  //CConsole::Out(res);
}

优化

如果不存在以left开始的合法子数组,right和left相同,left++后,right就小于left ,需要特殊处理。

我们换成先枚举right,再枚举left。左闭右闭空间[left,right]是最长合法子数组。但不存在合法子数组时:left等于right+1,right++后,两者就相等了,无需特殊处理。

代码

class Solution {
public:
  int maximumRobots(vector<int>& chargeTimes, vector<int>& runningCosts, long long budget) {
    m_c = chargeTimes.size();
    int iRet = 0;
    long long llSum = 0;
    std::deque<int> vMaxIndex;
    for (int right = 0, left = 0; right < m_c; right++)
    { 
      while (vMaxIndex.size() && (chargeTimes[vMaxIndex.back()] <= chargeTimes[right]))
      {
        vMaxIndex.pop_back();       
      }
      vMaxIndex.emplace_back(right);
      llSum += runningCosts[right];
      while (left <= right )
      {   
        const long long llNew = llSum * (right-left+1) + chargeTimes[vMaxIndex.front()];
        if (llNew > budget)
        {
          llSum -= runningCosts[left];
          if (vMaxIndex.front() == left)
          {
            vMaxIndex.pop_front();
          }
          left++;
        }
        else
        {
          break;
        }
      }
      iRet = max(iRet, right - left+1);     
    }
    return iRet;
  }
  int m_c;
};

二分查找

寻找最后一个不超预算的连续机器人长度,左开右闭。时间复杂度😮(longnn)。二分长度,时间复杂度度O(logn);指定长度枚举所有终点,时间复杂度O(n)。

代码

class Solution {
public:
int maximumRobots(vector& chargeTimes, vector& runningCosts, long long budget) {
m_c = chargeTimes.size();
int left = 0, right = m_c + 1;
while (right - left > 1)
{
const auto mid = left + (right - left) / 2;
if (NeedBudget(chargeTimes, runningCosts, mid) <= budget)
{
left = mid;
}
else
{
right = mid;
}
}
return left;
}
long long NeedBudget(vector& chargeTimes, vector& runningCosts, int len)
{
long long llSum = 0;
std::deque vMaxIndex;
int i = 0;
for (; i < len; i++)
{
llSum += runningCosts[i];
while (vMaxIndex.size() && (chargeTimes[vMaxIndex.back()] <= chargeTimes[i]))
{
vMaxIndex.pop_back();
}
vMaxIndex.emplace_back(i);
}
long long llNeed = llSum * len + chargeTimes[vMaxIndex.front()];
for (; i < m_c; i++)
{
llSum += runningCosts[i]- runningCosts[i-len];
while (vMaxIndex.size() && (chargeTimes[vMaxIndex.back()] <= chargeTimes[i]))
{
vMaxIndex.pop_back();
}
vMaxIndex.emplace_back(i);
if (vMaxIndex.front() == i-len)
{
vMaxIndex.pop_front();
}
llNeed = min(llNeed,llSum * len + chargeTimes[vMaxIndex.front()]);
}
return llNeed;
}
int m_c;
};


扩展阅读

视频课程

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https://edu.csdn.net/course/detail/38771

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相关下载

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。也就是我们常说的专业的人做专业的事。 |

|如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛|

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17

或者 操作系统:win10 开发环境:

VS2022 C++17



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