题目如下:

Suppose you have a random list of people standing in a queue. Each person is described by a pair of integers (h, k), where h is the height of the person and k is the number of people in front of this person who have a height greater than or equal to h. Write an algorithm to reconstruct the queue.

Note:
The number of people is less than ,. Example Input:
[[,], [,], [,], [,], [,], [,]] Output:
[[,], [,], [,], [,], [,], [,]]

简单的理解就是给定一个二维数组P,二维数组中的每个元素n, n[0] 表示高度,n[1] 表示位置,即在n前面有n[1]个元素,他们的高度都大于或等于n[0]

解题的思路:

一、不借鉴任何Java自带的容器:

  1.遍历二维数组P,选择数组中的一个元素,其x[0]是所有元素中最大的,如果存在两个以上,[0]值是最大且相等,那么就根据[1]的值,选择[1]最小的那个元素

  2.利用数组记录选中的元素在数组P中的下标,防止下一轮循环的时候又选到它,同时自己在实现的时候还加上了一个判断标志

  3.使用插入排序算法,将选中的元素x,根据其 x[1] 的值作为在新数组中的下标,插入到新的数组中。(这里我的实现是重新生成一个临时数组TMP,大小是上一轮的“新”数组大小+1),优先插入选中的元素,

  4.重复以上步骤,直到结束

以下是代码:

 
public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
    int[][] temp = new int[0][];
int[] label = new int[people.length];
//用于跳过已选择的元素
boolean next = true;
while (temp.length < people.length) {
int[] t = {0,0};
for (int i = 0; i < people.length; i++) {
for (int j=0;j<temp.length;j++){
if(label[j] == i){
next=false;
break;
}
}
if (people[i][0] > t[0] && next) {
t[0] = people[i][0];
t[1] = people[i][1];
label[temp.length] = i;
}else if(people[i][0] == t[0] && next && t[1]>people[i][1] ){
t[0] = people[i][0];
t[1] = people[i][1];
label[temp.length] = i;
}
next = true;
}
temp = this.sortPeople(temp, t);
}
return temp;
} private int[][] sortPeople(int[][] temp,int[] t){
int[][] temp2 = new int[temp.length+1][2];
if(temp.length == 0){
temp2[0][0] = t[0];
temp2[0][1] = t[1];
return temp2;
}
int label = 0 ;
for (int i=0;i<temp2.length;i++){
if(i == t[1]){
temp2[i][0]=t[0];
temp2[i][1]=t[1];
}else {
temp2[i][0] = temp[label][0];
temp2[i][1] = temp[label][1];
label ++;
} }
return temp2;
}

以上是自己看到这道题目后的思路,现在看来其实只是做了一件事:将原来乱序的二维数组排好序,以高度【0】为第一排序规则做降序,以数量【1】为第二排序规则做升序

下面是提交后看的人家最优的答案,里面使用了优先级队列以及LinkedList,其中,优先级队列用于排序,LinkedList用于定位

优先级队列要重写compartor方法,根据之前说的顺序进行排序

代码很容易理解,只要想到了就一定会做,所以自己查的还是一种思维方式,还是需要继续认真的学习。。。

public int[][] bestReslveMethod(int[][] people){
PriorityQueue<int[]> priorityQueue = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {
@Override
public int compare(int[] a, int[] b) {
     //实现从小到大排序,方便确定位置时优先安排高度小的
return a[0] != b[0]? Integer.compare(b[0],a[0]):Integer.compare(a[1],b[1]);
}
}); LinkedList<int[]> linkedList = new LinkedList<>(); for (int[] one : people){
priorityQueue.offer(one);
} while (!priorityQueue.isEmpty()){
int[] one = priorityQueue.poll();
//此处根据one[1]确定该元素的位置
linkedList.add(one[1],one);
} return linkedList.toArray(new int[people.length][2]); }

LeetCode_406. Queue Reconstruction by Height解题思路的更多相关文章

  1. 【LeetCode】406. Queue Reconstruction by Height 解题报告(Python & C++ & Java)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 日期 题目地址:https://leetcode.c ...

  2. sort学习 - LeetCode #406 Queue Reconstruction by Height

    用python实现多级排序,可以像C语言那样写个my_cmp,然后在sort的时候赋给参数cmp即可 但实际上,python处理cmp 是很慢的,因为每次比较都会调用my_cmp:而使用key和rev ...

  3. LN : leetcode 406 Queue Reconstruction by Height

    lc 406 Queue Reconstruction by Height 406 Queue Reconstruction by Height Suppose you have a random l ...

  4. LeetCode 406. 根据身高重建队列(Queue Reconstruction by Height) 46

    406. 根据身高重建队列 406. Queue Reconstruction by Height 题目描述 假设有打乱顺序的一群人站成一个队列.每个人由一个整数对 (h, k) 表示,其中 h 是这 ...

  5. LC 406. Queue Reconstruction by Height

    Suppose you have a random list of people standing in a queue. Each person is described by a pair of ...

  6. Queue Reconstruction by Height

    Suppose you have a random list of people standing in a queue. Each person is described by a pair of ...

  7. 57.Queue Reconstruction by Height(按身高重建对列)

    Level:   Medium 题目描述: Suppose you have a random list of people standing in a queue. Each person is d ...

  8. [LeetCode] Queue Reconstruction by Height 根据高度重建队列

    Suppose you have a random list of people standing in a queue. Each person is described by a pair of ...

  9. 406. Queue Reconstruction by Height

    一开始backtrack,设计了很多剪枝情况,还是TLE了 ..后来用PQ做的. 其实上面DFS做到一半的时候意识到应该用PQ做,但是不确定会不会TLE,就继续了,然后果然TLE了.. PQ的做法和剪 ...

随机推荐

  1. 依赖注入容器-- Autofac

    目录: 一.简介 二.如何使用 2.1.基本使用 2.2.接口使用 2.3. 其他注入 2.4. 注入的生命周期 一.简介 在上一篇文章中讲到替换默认服务容器,我们选择了Autofac Autofac ...

  2. 【Android Studio安装部署系列】目录

    概述 从刚开始使用Android Studio到现在,下面所有目录下的操作,当时习惯性的把每一个整理成一个文档(其实就是简单文字描述+截图):有些地方当时是一知半解,现在会稍微明白一些.正好赶上现在有 ...

  3. Maven把项目依赖的所有jar包都打到同一个jar中

    目录 1 使用maven-shade-plugin 2 推荐: 使用maven-assembly-plugin 3 扩展: Maven安装本地jar包到本地仓库 4 扩展: 手动生成jar包 5 扩展 ...

  4. Python进阶:设计模式之迭代器模式

    在软件开发领域中,人们经常会用到这一个概念——“设计模式”(design pattern),它是一种针对软件设计的共性问题而提出的解决方案.在一本圣经级的书籍<设计模式:可复用面向对象软件的基础 ...

  5. Protocol Buffers(1):序列化、编译与使用

    目录 序列化与反序列化 Protocol Buffers概览 Protocol Buffers C++ 编译 Protocol Buffers C++ 使用 Protocol Buffers的可读性 ...

  6. 用wGenerator给编程提速

    1.需求设定 开发语言: java 数据库: mysql 持久化: mybatis 模式: mvc 视图引擎: thymeleaf 前端框架: bootstrap4 用以上的组合来开发一个公告管理的列 ...

  7. 5.1基于JWT的认证和授权「深入浅出ASP.NET Core系列」

    希望给你3-5分钟的碎片化学习,可能是坐地铁.等公交,积少成多,水滴石穿,码字辛苦,如果你吃了蛋觉得味道不错,希望点个赞,谢谢关注. Cookie-Based认证 认证流程 我们先看下传统Web端的认 ...

  8. Dotnet全平台下APM-Trace探索

    背景 随着支撑的内部业务系统越来越多,向着服务化架构进化,在整个迭代过程中,会逐渐暴露出以下问题. 传统依赖于应用服务器日志等手段的排除故障原因的复杂度越来越高,传统的监控服务已经无法满足需求. 终端 ...

  9. 联发科Helio P90,MT6779VWB芯片处理器

    联发科(p90)MT6779VWB芯片是一个集成了蓝牙.fm.wlan和gps模块的高度集成的基带平台,包括调制解调器和应用处理子系统.支持LTE/LTE-A和C2K智能手机应用程序.该芯片集成了两个 ...

  10. Asp.NetCore轻松学-配置服务 apollo 部署实践

    前言     Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置 ...