相信科学系列,两种 100% 解法背后的分析证明|Java 刷题打卡

本文正在参加「Java主题月 – Java 刷题打卡」,详情查看 活动链接

题目描述

这是 LeetCode 上的765. 情侣牵手,难度为 Hard

NN 对情侣坐在连续排列的 2N2N 个座位上,想要牵到对方的手。

计算最少交换座位的次数,以便每对情侣可以并肩坐在一起。

一次交换可选择任意两人,让他们站起来交换座位。

人和座位用 00 到 2N12N-1 的整数表示,情侣们按顺序编号,第一对是 (0,1)(0, 1),第二对是 (2,3)(2, 3),以此类推,最后一对是 (2N2,2N1)(2N-2, 2N-1)

这些情侣的初始座位 row[i]row[i] 是由最初始坐在第 ii 个座位上的人决定的。

示例 1:

输入: row = [0, 2, 1, 3]

输出: 1

解释: 我们只需要交换row[1]和row[2]的位置即可。
复制代码

示例 2:

输入: row = [3, 2, 0, 1]

输出: 0

解释: 无需交换座位,所有的情侣都已经可以手牵手了。
复制代码

说明:

  • len(row)len(row) 是偶数且数值在 [4,60][4, 60] 范围内。
  • 可以保证 row 是序列 0…len(row)10…len(row)-1 的一个全排列。

并查集

首先,我们总是以「情侣对」为单位进行设想:

  1. 当有两对情侣相互坐错了位置,ta们两对之间形成了一个环。需要进行一次交换,使得每对情侣独立(相互牵手)

  2. 如果三对情侣相互坐错了位置,ta们三对之间形成了一个环,需要进行两次交换,使得每对情侣独立(相互牵手)

  3. 如果四对情侣相互坐错了位置,ta们四对之间形成了一个环,需要进行三次交换,使得每对情侣独立(相互牵手)

也就是说,如果我们有 kk 对情侣形成了错误环,需要交换 k1k – 1 次才能让情侣牵手。

于是问题转化成 n/2n / 2 对情侣中,有多少个这样的环。

可以直接使用「并查集」来做。

由于 0和1配对、2和3配对 … 因此互为情侣的两个编号除以 2 对应同一个数字,可直接作为它们的「情侣组」编号。

代码:

 class Solution {
    int[] p = new int[70];
    void union(int a, int b) {
        p[find(a)] = p[find(b)];
    }
    int find(int x) {
        if (p[x] != x) p[x] = find(p[x]);
        return p[x];
    }
    public int minSwapsCouples(int[] row) {
        int n = row.length, m = n / 2;
        for (int i = 0; i < m; i++) p[i] = i;
        for (int i = 0; i < n; i += 2) {
            union(row[i] / 2, row[i + 1] / 2);
        }
        int cnt = 0;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            if (i == find(i)) cnt++;
        }
        return m - cnt;
    }
}
复制代码
  • 时间复杂度:O(n)O(n)
  • 空间复杂度:O(n)O(n)

贪心算法

还是以「情侣对」为单位进行分析:

由于题目保证有解,我们也可以从前往后(每两格作为一步)处理,对于某一个位置而言,如果下一个位置不是应该出现的情侣的话。

则对下一个位置进行交换。

同时为了方便我们找到某个值的下标,需要先对 rowrow 进行预处理(可以使用哈希表或数组)。

代码:

class Solution {
    public int minSwapsCouples(int[] row) {
        int n = row.length;
        int ans = 0;
        int[] cache = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) cache[row[i]] = i;
        for (int i = 0; i < n - 1; i += 2) {
            int a = row[i], b = a ^ 1;
            if (row[i + 1] != b) {
                int src = i + 1, tar = cache[b];
                cache[row[tar]] = src;
                cache[row[src]] = tar;
                swap(row, src, tar);
                ans++;
            }
        }
        return ans;
    }
    void swap(int[] nums, int a, int b) {
        int c = nums[a];
        nums[a] = nums[b];
        nums[b] = c;
    }
}
复制代码
  • 时间复杂度:O(n)O(n)
  • 空间复杂度:O(n)O(n)

证明

我们这样的做法本质是什么?

其实相当于,当我处理到第 k 个位置的时候,前面的 k - 1 个位置的情侣已经牵手成功了。我接下来怎么处理,能够使得总花销最低。

分两种情况讨论:

a. 现在处理第 k 个位置,使其牵手成功:

那么我要使得第 k 个位置的情侣也牵手成功,那么必然是保留第 k 个位置的情侣中其中一位,再进行修改,这样的成本是最小的(因为只需要交换一次)。

而且由于前面的情侣已经牵手成功了,因此交换的情侣必然在 k 位置的后面。

然后我们再考虑交换左边或者右边对最终结果的影响。

分两种情况来讨论:

  1. 与第 k 个位置的匹配的两个情侣不在同一个位置上:这时候无论交换左边还是右边,后面需要调整的「情侣对数量」都是一样。假设处理第 k 个位置前需要调整的数量为 n 的话,处理完第 k 个位置(交换左边或是右边),需要调整的「情侣对数量」都为 n - 1

  1. 与第 k 个位置的匹配的两个情侣在同一个位置上:这时候无论交换左边还是右边,后面需要调整的「情侣对数量」都是一样。假设处理第 k 个位置前需要调整的数量为 n 的话,处理完第 k 个位置(交换左边或是右边),需要调整的「情侣对数量」都为 n - 2

因此对于第 k 个位置而言,交换左边还是右边,并不会影响后续需要调整的「情侣对数量」。

b. 现在先不处理第 k 个位置,等到后面的情侣处理的时候「顺便」处理第 k 位置:

由于我们最终都是要所有位置的情侣牵手,而且每一个数值对应的情侣数值是唯一确定的。

因此我们这个等“后面”的位置处理,其实就是等与第 k 个位置互为情侣的位置处理(对应上图的就是我们是在等 【0 x】和【8 y】或者【0 8】这些位置被处理)。

由于被处理都是同一批的联通位置,因此和「a. 现在处理第 k 个位置」的分析结果是一样的。

不失一般性的,我们可以将这个分析推广到第一个位置,其实就已经是符合「当我处理到第 k 个位置的时候,前面的 k - 1 个位置的情侣已经牵手成功了」的定义了。

综上所述,我们只需要确保从前往后处理,并且每次处理都保留第 k 个位置的其中一位,无论保留的左边还是右边都能得到最优解。

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.765 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先将所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:github.com/SharingSour…

在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

© 版权声明
THE END
喜欢就支持一下吧
点赞0 分享