Leetcode 253 Meeting Rooms II
程序员文章站
2022-03-11 21:56:59
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思路一: 追踪目前已经使用的房间个数。先以开始时间sort数组,然后遍历数组,check前面遍历过的会议有没有已经结束的。有的话当前的会议就可以去结束的那个会议所在的房间,房间数就不用+1;如果前面的会议都没有结束,则需要新开一间房间,那么房间数+1。整个过程中持续追踪房间数的最大值,这个最大值即是答案。我的这个思路其实和approach 1一样的,只是他用了min heap(最小优先队列)。其实这整个开会的事件不就像最小优先队列吗。队列队列,顾名思义,要排队的嘛。开会的话,也是按开始时间一个个排队的嘛。我这么比较l也许不是特别准确,但是先后顺序的问题确实要考虑优先队列这个数据结构。下面展示我的代码以及approach1代码:
// 我的代码
class Solution {
public int minMeetingRooms(int[][] intervals) {
int room = 0;
int res = 0;
List<int[]> processing = new ArrayList<>();
Arrays.sort(intervals, (o1, o2) -> o1[0] - o2[0]);
for(int i = 0; i < intervals.length; i++){
if(processing.isEmpty()){
processing.add(intervals[i]);
room++;
res = Math.max(res,room);
}else{
int count = check(processing,intervals[i]);
room -= count;
room++;
processing.add(intervals[i]);
res = Math.max(res,room);
}
}
return res;
}
private int check(List<int[]> processing, int[] interval){
int count = 0;
Iterator<int[]> iterator = processing.iterator();
while(iterator.hasNext()){
int[] temp = iterator.next();
if(temp[1] <= interval[0]){
count++;
iterator.remove();
}
}
return count;
}
}
// approach 1 using min-heap
class Solution {
public int minMeetingRooms(int[][] intervals) {
// Check for the base case. If there are no intervals, return 0
if (intervals.length == 0) {
return 0;
}
// Min heap
PriorityQueue<Integer> allocator = new PriorityQueue<Integer>();
// Sort the intervals by start time
Arrays.sort(
intervals,
new Comparator<int[]>() {
public int compare(final int[] a, final int[] b) {
return a[0] - b[0];
}
});
// Add the first meeting
allocator.add(intervals[0][1]);
// Iterate over remaining intervals
for (int i = 1; i < intervals.length; i++) {
// If the room due to free up the earliest is free, assign that room to this meeting.
if (intervals[i][0] >= allocator.peek()) {
allocator.poll();
}
// If a new room is to be assigned, then also we add to the heap,
// If an old room is allocated, then also we have to add to the heap with updated end time.
allocator.add(intervals[i][1]);
}
// The size of the heap tells us the minimum rooms required for all the meetings.
return allocator.size();
}
}
思路二: Chronological Ordering。这是lc的approach 2,也是discussion forum的high votes answer。这是原作者的思路:链接。基本思路是将开始时间和结束时间分别列为两个sorted array。初始化两个指针,start,end。一个指向开始事件,一个指向结束事件。遍历开始数组,如果开始事件小于结束事件,说明前面会议都还没结束的,那么room + 1,开始事件指针+1,但是结束事件指针并不动;否则的话,表明有一个会议结束了,空出来一个房间,room无需+1,结束事件的指针指向下一个事件(+1),开始事件指针也+1。下面展示代码:
public class Solution {
public int minMeetingRooms(Interval[] intervals) {
int[] starts = new int[intervals.length];
int[] ends = new int[intervals.length];
for(int i=0; i<intervals.length; i++) {
starts[i] = intervals[i].start;
ends[i] = intervals[i].end;
}
Arrays.sort(starts);
Arrays.sort(ends);
int rooms = 0;
int endsItr = 0;
for(int i=0; i<starts.length; i++) {
if(starts[i]<ends[endsItr])
rooms++;
else
endsItr++;
}
return rooms;
}
}
总结:
- heap在java中的实现是priority queue。
- heap必须是一个完全二叉树,但不要求是满二叉树。
- 例如min heap。只要求父节点大于所有的子节点,但是没有规定左右节点谁大谁小。
- heap采用顺序存储方式:
- 循环list并要删除元素的时候应该采用iterator迭代器。
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