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Leetcode|中等|两维度贪心|406. 根据身高重建队列(固定1维贪心再贪心另1维)

Leetcode|中等|两维度贪心|406. 根据身高重建队列(固定1维贪心再贪心另1维)

1 两维度贪心算法(链表版)

【贪心】:先对两维度中的(第一维)身高降序排序,其中等高者,(第二维)其前方人数k少的排前面

局部最优

:优先将高个子的people按其前方人数k来插入,这样后面低个子往前插入时不破坏高个子属性

全局最优

:最后都做完插入操作,整个队列满足题目队列属性

Leetcode|中等|两维度贪心|406. 根据身高重建队列(固定1维贪心再贪心另1维)

排序完的people:

[[7,0], [7,1], [6,1], [5,0], [5,2],[4,4]]

插入的过程:

插入[7,0]:[[7,0]]

插入[7,1]:[[7,0],[7,1]]

插入[6,1]:[[7,0],[6,1],[7,1]]

插入[5,0]:[[5,0],[7,0],[6,1],[7,1]]

插入[5,2]:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[7,1]]

插入[4,4]:[[5,0],[7,0],[5,2],[6,1],[4,4],[7,1]]

本题策略:

  • 高个子h大的优先排前,同等个子下,k小的优先
  • 后面低个子插入到链表前k_i的位置(不破坏低个子前面高个子的属性)
class Solution {
private:
    static bool cmp(vector<int>& a, vector<int>& b) {
        if (a[0] == b[0]) return a[1] < b[1];
        return a[0] > b[0];
    }
public:
    vector<vector<int>> reconstructQueue(vector<vector<int>>& people) {
        // 1.高个子h大的优先,同等个子k小的优先
        sort(people.begin(), people.end(), cmp);
        list<vector<int>> lst;          // 链表提高插入效率
        lst.emplace_back(people[0]);
        for (int i = 1; i < people.size(); i++) { 
            auto it = lst.begin();
            advance(it, people[i][1]);  // 将链表起始迭代器向后推进k_i个
            // 2.后面低个子插入到链表前k_i的位置(不破坏低个子前面高个子的属性)
            lst.insert(it, people[i]);
        }
        // 3.list转vector
        return vector<vector<int>> (lst.begin(), lst.end());
    }
};           

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