题解 | #那些插队的人#

那些插队的人

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题目描述
你有一个长度为 n 的队伍,从左到右依次为 1~n,有 m 次插队行为,用数组 cutIn 进行表示,cutIn 的元素依次代表想要插队的人的编号,每次插队,这个人都会直接移动到队伍的最前方。你需要返回一个整数,代表这 m 次插队行为之后,有多少个人已经不在原来队伍的位置了。

方法一:遍历的思想

求解思路
对于本题目,我们可以将队伍中的人分为没插过队的和插过队的两种,在最后的排队中,没插过队的都在后面,插过队的最大值是个分界线,没插过队的且小于这个分界线的最后一定不在原来的位置,没插过队的且大于这个分界线的一定在原来的位置。因此我们从后往前看,删除重复的之后,直接统计插过队的还在原来位置上的人数即可。

图片说明

解题代码

class Solution:
    def countDislocation(self , n , cutIn ):
        cd = set()
        m = len(cutIn)
        if m == 0:
            return 0
        myres = max(cutIn) # 赋最大值
        for i in range(m-1,-1,-1): # 倒序遍历
            if cutIn[i] not in cd:
                if cutIn[i]==len(cd)+1:
                    myres-=1 # 插队的情况,结果减1
                cd.add(cutIn[i])
        return myres # 返回结果

复杂度分析
时间复杂度:一层循环,因此时间复杂度为
空间复杂度:引入哈希表,使用额外的内存地址空间,因此空间复杂度为

方法二:逆向的思想

求解思路
对于本题,我们可以发现,队伍最终的排列是由最后一次插队决定的,然后没插队的人全部依次排在插队的人的后面,因此从后往前遍历cutln数组,遇到重复的跳过。对于判断是否还在原位置的问题,将队伍分为两部分进行计算,分别为插队的人和没插队的人。对于插队的人直接判断位置和序号是否匹配,对于没插队的人,如果其序号大于插队的人中的最大序号,则一定还在原来的队伍中的位置。如果其序号小于插队的人中的最大序号,则一定不在原来的位置。

图片说明

解题代码

import java.util.*;
public class Solution {
    public int countDislocation (int n, int[] cutIn)
    {
        if(cutIn.length == 0) return 0; // 个别情况单独讨论
        HashMap<Integer, Boolean> myvisited = new HashMap<>(); // 声明哈希表
        int max = 0, same = 0, number = 1;
        for(int i = cutIn.length - 1; i >= 0; i--) 
        {
            if(!myvisited.containsKey(cutIn[i])) // 判断是否包含
            {
                myvisited.put(cutIn[i], true);
                if(cutIn[i] == number++) same++;
                max = Math.max(max, cutIn[i]); // 计算max值
            }
        }
        return max - same; // 返回结果
    }
}

复杂度分析
时间复杂度:一层循环,因此时间复杂度为
空间复杂度:引入哈希表,使用额外的内存地址空间,因此空间复杂度为

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03-26 13:04
已编辑
电子科技大学 算法工程师
xiaowl:你这个简历“条目上”都比较有深度性,但是实际上面试官又没法很好的评估你是怎么达到很多看上去很厉害的结果的。要避免一些看上去很厉害的包装,比如高效的内存复用策略的表达,如果仅是简单的一些内存共享机制,而且面试上也没有深挖的空间,就不要这样表达。比如,工程化模式本质上可能就是定义了一些abstract class,那也就没特别多值得讲的内容。建议简历上应该侧重那些你花了大量时间和精力解决、研究的问题,不要过分追求“丰富”,而是关注在技术深入度、问题解决能力的表现上。
没有实习经历,还有机会进...
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