A group of friends went on holiday and sometimes lent each other money. For example, Alice paid for Bill's lunch for $10. Then later Chris gave Alice $5 for a taxi ride. We can model each transaction as a tuple (x, y, z) which means person x gave person y $z. Assuming Alice, Bill, and Chris are person 0, 1, and 2 respectively (0, 1, 2 are the person's ID), the transactions can be represented as [[0, 1, 10], [2, 0, 5]].

Given a list of transactions between a group of people, return the minimum number of transactions required to settle the debt.

Note:

  1. A transaction will be given as a tuple (x, y, z). Note that x ≠ y and z > 0.
  2. Person's IDs may not be linear, e.g. we could have the persons 0, 1, 2 or we could also have the persons 0, 2, 6.

Example 1:

Input:
[[0,1,10], [2,0,5]] Output:
2 Explanation:
Person #0 gave person #1 $10.
Person #2 gave person #0 $5. Two transactions are needed. One way to settle the debt is person #1 pays person #0 and #2 $5 each.

Example 2:

Input:
[[0,1,10], [1,0,1], [1,2,5], [2,0,5]] Output:
1 Explanation:
Person #0 gave person #1 $10.
Person #1 gave person #0 $1.
Person #1 gave person #2 $5.
Person #2 gave person #0 $5. Therefore, person #1 only need to give person #0 $4, and all debt is settled.

这道题给了一堆某人欠某人多少钱这样的账单,问经过优化后最少还剩几个。其实就相当于一堆人出去玩,某些人可能帮另一些人垫付过花费,最后结算总花费的时候可能你欠着别人的钱,其他人可能也欠你的欠,需要找出简单的方法把所有欠账都还清就行了。这道题的思路跟之前那道 Evaluate Division 有些像,都需要对一组数据颠倒顺序处理。这里使用一个 HashMap 来建立每个人和其账户的映射,其中账户若为正数,说明其他人欠你钱;如果账户为负数,说明你欠别人钱。对于每份账单,前面的人就在 HashMap 中减去钱数,后面的人在哈希表中加上钱数。这样每个人就都有一个账户了,接下来要做的就是合并账户,看最少需要多少次汇款。先统计出账户值不为0的人数,因为如果为0了,表明你既不欠别人钱,别人也不欠你钱,如果不为0,把钱数放入一个数组 accnt 中,然后调用递归函数。在递归函数中,首先跳过为0的账户,然后看若此时 start 已经是 accnt 数组的长度了,说明所有的账户已经检测完了,用 cnt 来更新结果 res。否则就开始遍历之后的账户,如果当前账户和之前账户的钱数正负不同的话,将前一个账户的钱数加到当前账户上,这很好理解,比如前一个账户钱数是 -5,表示张三欠了别人5块钱,当前账户钱数是5,表示某人欠了李四5块钱,那么张三给李四5块,这两人的账户就都清零了。然后调用递归函数,此时从当前改变过的账户开始找,cnt 表示当前的转账数,需要加1,后面别忘了复原当前账户的值,典型的递归写法,参见代码如下:

class Solution {
public:
int minTransfers(vector<vector<int>>& transactions) {
int res = INT_MAX;
unordered_map<int, int> m;
for (auto t : transactions) {
m[t[]] -= t[];
m[t[]] += t[];
}
vector<int> accnt;
for (auto a : m) {
if (a.second != ) accnt.push_back(a.second);
}
helper(accnt, , , res);
return res;
}
void helper(vector<int>& accnt, int start, int cnt, int& res) {
int n = accnt.size();
while (start < n && accnt[start] == ) ++start;
if (start == n) {
res = min(res, cnt);
return;
}
for (int i = start + ; i < n; ++i) {
if ((accnt[i] < && accnt[start] > ) || (accnt[i] > && accnt[start] < )) {
accnt[i] += accnt[start];
helper(accnt, start + , cnt + , res);
accnt[i] -= accnt[start];
}
}
}
};

Github 同步地址:

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/465

类似题目:

Evaluate Division

参考资料:

https://leetcode.com/problems/optimal-account-balancing/

https://leetcode.com/problems/optimal-account-balancing/discuss/95369/share-my-on-npc-solution-tle-for-large-case

https://leetcode.com/problems/optimal-account-balancing/discuss/95355/11-liner-9ms-DFS-solution-(detailed-explanation)

LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)

[LeetCode] 465. Optimal Account Balancing 最优账户平衡的更多相关文章

  1. [LeetCode] Optimal Account Balancing 最优账户平衡

    A group of friends went on holiday and sometimes lent each other money. For example, Alice paid for ...

  2. LC 465. Optimal Account Balancing 【lock,hard】

    A group of friends went on holiday and sometimes lent each other money. For example, Alice paid for ...

  3. Leetcode: Optimal Account Balancing

    A group of friends went on holiday and sometimes lent each other money. For example, Alice paid for ...

  4. Optimal Flexible Architecture(最优灵活架构)

    来自:Oracle® Database Installation Guide 12_c_ Release 1 (12.1) for Linux Oracle base目录命名规范: /pm/s/u 例 ...

  5. OBST(Optimal Binary Tree最优二叉搜索树)

    二叉搜索树 二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若它的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的 ...

  6. LeetCode All in One 题目讲解汇总(持续更新中...)

    终于将LeetCode的免费题刷完了,真是漫长的第一遍啊,估计很多题都忘的差不多了,这次开个题目汇总贴,并附上每道题目的解题连接,方便之后查阅吧~ 477 Total Hamming Distance ...

  7. LeetCode All in One题解汇总(持续更新中...)

    突然很想刷刷题,LeetCode是一个不错的选择,忽略了输入输出,更好的突出了算法,省去了不少时间. dalao们发现了任何错误,或是代码无法通过,或是有更好的解法,或是有任何疑问和建议的话,可以在对 ...

  8. All LeetCode Questions List 题目汇总

    All LeetCode Questions List(Part of Answers, still updating) 题目汇总及部分答案(持续更新中) Leetcode problems clas ...

  9. Leetcode problems classified by company 题目按公司分类(Last updated: October 2, 2017)

    All LeetCode Questions List 题目汇总 Sorted by frequency of problems that appear in real interviews. Las ...

随机推荐

  1. torch_10_stackGAN-V2

    核心要点 StackGAN旨在生成高分辨率的真实图片. stackGAN-v1架构包含两个阶段:用于文本到图像的合成,阶段1GAN根据给定的文本描述绘制对象的形状和颜色,生成低分辨率图像.阶段2将阶段 ...

  2. docker命令之link

    1.新建两台容器,第二台(busybox_2)link到第一台(busybox_1) [root@localhost ~]# docker run -d -it --name busybox_1 bu ...

  3. 关于如何提高缓存命中率(redis)

    一.缓存命中率的介绍 命中:可以直接通过缓存获取到需要的数据. 不命中:无法直接通过缓存获取到想要的数据,需要再次查询数据库或者执行其它的操作.原因可能是由于缓存中根本不存在,或者缓存已经过期. 通常 ...

  4. MySql数据库中正则表达式

    命令 说明 ^ 在字符的开启处进行匹配 $ 在字符的末尾处进行匹配 . 匹配任何字符(包括回车和新行) [-.] 匹配括号内的任意单个字符 [m-n] 匹配m到n之间的任意单个字符,例如[0-9],[ ...

  5. Java生鲜电商平台-商品价格的设计与架构

    Java生鲜电商平台-商品价格的设计与架构 说明:Java开源生鲜电商平台-商品价格的设计与架构,主要是对商品的价格进行研究与系统架构. 一.常见的电商价格 市场价(List Price):这个价格仅 ...

  6. jenkins 比较好的学习的文章

    来自 :  https://www.cnblogs.com/horizonli/tag/jenkins/

  7. EF性能优化篇一

    https://www.cnblogs.com/chenwolong/p/7531955.html 1.合理使用AsNoTracking 若对查询的数据不需要做任何修改,则可采用AsNoTrackin ...

  8. Docker 安装mysql以及外部访问

    (1)因为我们的镜像是linux环境下的,我所在的系统是windows系统.首先通过docker客户端切换到linux环境下. (2)使用docker pull mysql/mysql-server ...

  9. 转:oracle笔记

    oracle笔记1 卸载oracle developer server的方法: 1-1 oracle卸载工具中卸载对应的oracleds项目:在注册表中搜索ORACLEDS HOME对应的别名,删除对 ...

  10. Qt 之 qwt 和 qwtpolar 的编译配置

    1  Qwt Qwt 全称为 Qt Widgets for Technical Applications,用于专业技术领域的可视化显示,如下所示: 左图为二阶系统的频率响应:中图为德国小城 Fried ...