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      【动态规划】【中位数贪心】【C++算法】1478. 安排邮筒|2190

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      【动态规划】【中位数贪心】【C++算法】1478. 安排邮筒|2190

      2025-02-14 08:29:16 阅读次数:12

      amp,int,vector

      LeetCode1478. 安排邮筒

      给你一个房屋数组houses 和一个整数 k ,其中 houses[i] 是第 i 栋房子在一条街上的位置,现需要在这条街上安排 k 个邮筒。
      请你返回每栋房子与离它最近的邮筒之间的距离的 最小 总和。
      答案保证在 32 位有符号整数范围以内。
      示例 1:
      输入:houses = [1,4,8,10,20], k = 3
      输出:5
      解释:将邮筒分别安放在位置 3, 9 和 20 处。
      每个房子到最近邮筒的距离和为 |3-1| + |4-3| + |9-8| + |10-9| + |20-20| = 5 。
      示例 2:
      输入:houses = [2,3,5,12,18], k = 2
      输出:9
      解释:将邮筒分别安放在位置 3 和 14 处。
      每个房子到最近邮筒距离和为 |2-3| + |3-3| + |5-3| + |12-14| + |18-14| = 9 。
      示例 3:
      输入:houses = [7,4,6,1], k = 1
      输出:8
      示例 4:
      输入:houses = [3,6,14,10], k = 4
      输出:0
      提示:
      n == houses.length
      1 <= n <= 100
      1 <= houses[i] <= 104
      1 <= k <= n
      数组 houses 中的整数互不相同。

      动态规划

      原理

      houser[i,j]之间安装邮筒,安装到正中间的房子是最优解。
      a,假定房子数是奇数,假定共有2n+1个房子。假定左边有i1个房子,右边有i2个房子。如果i1 < i2,则右移可以缩短距离;i1 > i2,则左移可以缩短距离。如果邮筒不在屋子上,则i1永远不会等于i2。i1==i2,则必定在最中间的屋子。i+(j-i)/2。
      b,屋子为偶数,在中间的两坐房子之间,才会让i1和i2。其实中间两间房子的任何一间房子都可以。
      可以统一为:i+(j-i)/2
      确切的说: { 左边及本身的房子数小于右边的房子数,右移动。 右边及本身的房子数小于左边的房子数,左移动。 \begin{cases} 左边及本身的房子数小于右边的房子数,右移动。\\ 右边及本身的房子数小于左边的房子数,左移动。\\ \end{cases} {左边及本身的房子数小于右边的房子数,右移动。右边及本身的房子数小于左边的房子数,左移动。​ → \rightarrow → 稳定状态下,必须
      { i 1 > = i 2 , i 1 < = i 2 → i 1 = = i 2 邮筒不在房子上 i 1 + 1 > = i 2 , i 2 + 1 > = i 1 → a b s ( i 1 − i 2 ) < = 1 邮筒在房子上 → \begin{cases} i1 >=i2,i1 <=i2 \rightarrow i1==i2 & 邮筒不在房子上 \\ i1+1>=i2,i2+1 >= i1 \rightarrow abs(i1-i2)<=1 & 邮筒在房子上\\ \end{cases} \rightarrow {i1>=i2,i1<=i2→i1==i2i1+1>=i2,i2+1>=i1→abs(i1−i2)<=1​邮筒不在房子上邮筒在房子上​→
      如果房子数量是奇数
      { 邮筒不在房子上 i 1 = = i 2 → ( i 1 + i 2 ) 是偶数 → 房子总数是奇数矛盾 邮筒在房子上且 i 1 等于 i 2 正中间的房子 邮筒在房子上且 i 1 和 i 2 相差 1 假定 11 + 1 = i 2 → i 1 + i 2 + 1 是偶数,和总数是奇数矛盾 → \begin{cases} 邮筒不在房子上& i1==i2 \rightarrow (i1+i2)是偶数 \rightarrow 房子总数是奇数矛盾 \\ 邮筒在房子上且i1等于i2 & 正中间的房子 \\ 邮筒在房子上且i1和i2相差1 & 假定11+1=i2 \rightarrow i1+i2+1是偶数,和总数是奇数矛盾 \\ \end{cases} \rightarrow ⎩ ⎨ ⎧​邮筒不在房子上邮筒在房子上且i1等于i2邮筒在房子上且i1和i2相差1​i1==i2→(i1+i2)是偶数→房子总数是奇数矛盾正中间的房子假定11+1=i2→i1+i2+1是偶数,和总数是奇数矛盾​→ 如果房子的数量是奇数则只能安装在最中间。
      如果房子数量是偶数
      { 邮筒不在房子上 i 1 = = i 2 → 中间两间房子的空地 邮筒在房子上且 i 1 等于 i 2 i 1 + i 2 + 1 是奇数,与假设矛盾 邮筒在房子上且 i 1 和 i 2 相差 1 中间任意两间房子 → \begin{cases} 邮筒不在房子上& i1==i2 \rightarrow 中间两间房子的空地 \\ 邮筒在房子上且i1等于i2 & i1+i2+1是奇数,与假设矛盾 \\ 邮筒在房子上且i1和i2相差1 & 中间任意两间房子 \\ \end{cases} \rightarrow ⎩ ⎨ ⎧​邮筒不在房子上邮筒在房子上且i1等于i2邮筒在房子上且i1和i2相差1​i1==i2→中间两间房子的空地i1+i2+1是奇数,与假设矛盾中间任意两间房子​→
      如果房间数是偶数,则中间的两间房子及之间的空地都是最优解。

      预处理

      vDis[i][j] ,记录一个邮筒到house[i,j]的距离之和。houses要先排序。

      动态规划的状态表示

      dp[i][j] 表示 j个邮筒支持前i栋房最小距离。

      动态规划的状态方程

      通过前者状态更新后置状态。
      k = 1 i + k < = h o u s e s . l e n g t h \Large_{k=1}^{i+k <= houses.length} k=1i+k<=houses.length​ pre[i+k][j+1] = min( ⋯ \cdots ⋯,pre[i][j]+vDis[ ⋯ \cdots ⋯])

      动态规划的初始值

      dp[0][0]=0 ,其它INT_MAX,表示非法值。

      动态规划的填表顺序

      i从小到大,j从小到大。

      动态规划的返回值

      dp.back()[k]

      代码

      核心代码

      class Solution {
      public:
      	int minDistance(vector<int>& houses, int K) {
      		m_c = houses.size();
      		sort(houses.begin(), houses.end());
      		vector<vector<int>> vDis(m_c, vector<int>(m_c));
      		for (int center = 0; center < m_c; center++)
      		{
      			{
      				int iDis = 0;
      				for (int i = center, j = center; (i >= 0) && (j < m_c); i--, j++)
      				{
      					iDis += houses[j] - houses[i];
      					vDis[i][j] = iDis;
      				}
      			}
      			{
      				int iDis = 0;
      				for (int i = center, j = center + 1; (i >= 0) && (j < m_c); i--, j++)
      				{
      					iDis += houses[j] - houses[i];
      					vDis[i][j] = iDis;
      				}
      			}
      		}
      		vector<vector<int>> dp(m_c + 1, vector<int>(K + 1, INT_MAX));
      		dp[0][0] = 0;
      		for (int i = 0; i <= m_c; i++)
      		{
      			for (int j = 0; j < K; j++)
      			{
      				if (INT_MAX == dp[i][j])
      				{
      					continue;
      				}
      				for (int m = 1; m + i <= m_c; m++)
      				{
      					dp[m + i][j + 1] = min(dp[m + i][j + 1],dp[i][j]+vDis[i][i+m-1]);
      				}
      			}
      		}
      		return dp.back().back();
      	}
      	int m_c;
      };
      

      测试用例

      template<class T>
      void Assert(const T& t1, const T& t2)
      {
      	assert(t1 == t2);
      }
      
      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]);
      	}
      
      }
      
      int main()
      {	
      	vector<int> houses;
      	int k;
      	{
      		Solution sln;
      		houses = { 7,4,6,1 };
      		k = 1;
      		auto res = sln.minDistance(houses, k);
      		Assert(8, res);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		houses = { 1, 4, 8, 10, 20 };
      		k = 3;
      		auto res = sln.minDistance(houses, k);
      		Assert(5, res);
      	}
      	{
      		Solution sln;
      		houses = { 2,3,5,12,18 };
      		k = 2;
      		auto res = sln.minDistance(houses, k);
      		Assert(9, res);
      	}
      	
      	{
      		Solution sln;
      		houses = { 3,6,14,10 };
      		k = 4;
      		auto res = sln.minDistance(houses, k);
      		Assert(0, res);
      	}
      }
      

      2023年2月版

      class Solution {
      public:
      int minDistance(vector& houses, int k) {
      const int iNotMay = 1000 * 1000 * 10;
      std::sort(houses.begin(), houses.end());
      m_c = houses.size();
      vector pre(m_c);
      for (int i = 0; i < m_c; i++)
      {
      pre[i] = Cost(houses, 0, i + 1);
      }
      for (int iK = 2; iK <= k; iK++)
      {
      vector dp(m_c, iNotMay);
      for (int iHouse = 0; iHouse < houses.size(); iHouse++)
      {
      for (int pr = 0; pr < iHouse; pr++)
      {
      if (iNotMay == pre[pr])
      {
      continue;
      }
      dp[iHouse] = min(dp[iHouse], pre[pr] + Cost(houses, pr+1, iHouse + 1));
      }
      }
      pre.swap(dp);
      }
      return pre.back();
      }
      int Cost(const vector& houses,int left, int r)
      {
      int iCost = 0;
      int iMean = houses[left + (r - left) / 2];
      for (int i = left; i < r; i++)
      {
      iCost += abs(houses[i] - iMean);
      }
      return iCost;
      }
      int m_c;
      };

      2023年7月版

      class Solution {
      public:
      int minDistance(vector& houses, int k) {
      m_c = houses.size();
      sort(houses.begin(), houses.end());
      vector<vector> vCost(m_c, vector(m_c));
      for(int i= 0 ;i < m_c; i++ )
      for (int j = i+1; j < m_c; j++)
      {
      int iMidValue = houses[i] + (houses[j] - houses[i]) / 2;
      int cost = 0;
      int k = i+1;
      for (; houses[k] <= iMidValue; k++)
      {
      cost += houses[k] - houses[i];
      }
      for (; k < j; k++)
      {
      cost += houses[j] - houses[k];
      }
      vCost[i][j] = cost;
      }
      const int iNotMay = 1000 * 1000 * 10;
      vector<vector> dp(m_c + 1, vector(k + 1, iNotMay));
      dp[0][0] = 0;
      dp[0][1] = 0;
      vector vBegin(m_c);
      {
      int iSum = 0;
      for (int i = 1; i < m_c; i++)
      {
      iSum += (houses[i] - houses[i - 1]) * i;
      vBegin[i] = iSum;
      }
      }
      for (int i = 1; i < m_c; i++)
      {
      for (int prePos = 0; prePos < i; prePos++)
      {
      for (int preK = 0; preK < k; preK++)
      {
      if (iNotMay == dp[prePos][preK])
      {
      continue;
      }
      if (0 == preK)
      {
      dp[i][preK + 1] = vBegin[i];
      continue;
      }
      dp[i][preK + 1] = min(dp[i][preK + 1],dp[prePos][preK] + vCost[prePos][i]);
      }
      }
      }
      vector vEnd(m_c);
      {
      int iSum = 0;
      for (int i = m_c - 2; i >= 0; i–)
      {
      iSum += (houses[i + 1] - houses[i]) * (m_c - 1 - i);
      vEnd[i] = iSum;
      }
      }
      int iRet = iNotMay;
      for (int i = k-1; i < m_c; i++)
      {
      iRet = min(iRet, dp[i][k] +vEnd[i]);
      }
      return iRet;
      }
      int m_c;
      };

      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/he_zhidan/article/details/135850489,作者:闻缺陷则喜何志丹,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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      2025-05-13 09:50:28

      分隔链表-146. LRU 缓存

      给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ,请你对链表进行分隔,使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。

      2025-05-13 09:50:28
      int , key , LinkedHashMap , 缓存 , 节点 , 链表
      2025-05-12 08:58:16

      O(1) 时间插入、删除和获取随机元素

      O(1) 时间插入、删除和获取随机元素

      2025-05-12 08:58:16
      int , val , 元素 , 返回
      2025-05-12 08:43:47

      LRU 缓存

      请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。

      2025-05-12 08:43:47
      int , key , lt , 关键字 , 缓存
      2025-05-09 08:50:35

      Java基础(Arrays工具类)(asList()方法)(详细)

      实际的开发中,经常需要按某些特定条件对容器或者数组进行查找、替换、排序、反转甚至是打乱等操作。直接编写代码实现可以,但是会增加工作量,且性能不能得到保证。

      2025-05-09 08:50:35
      Arrays , int , 列表 , 排序 , 数组 , 方法
      2025-05-09 08:20:32

      STL:List的使用和模拟实现

      list是可以在常数范围内在任意位置进行插入和删除的序列式容器,并且该容器可以前后双向迭代。                                                      

      2025-05-09 08:20:32
      const , list , vector , 节点 , 迭代 , 链表
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