452. Minimum Number of Arrows to Burst Balloons
题目描述和难度
- 题目描述:
在二维空间中有许多球形的气球。对于每个气球,提供的输入是水平方向上,气球直径的开始和结束坐标。由于它是水平的,所以y坐标并不重要,因此只要知道开始和结束的x坐标就足够了。开始坐标总是小于结束坐标。平面内最多存在104个气球。
一支弓箭可以沿着x轴从不同点完全垂直地射出。在坐标x处射出一支箭,若有一个气球的直径的开始和结束坐标为 xstart,xend, 且满足 xstart ≤ x ≤ xend,则该气球会被引爆。可以射出的弓箭的数量没有限制。 弓箭一旦被射出之后,可以无限地前进。我们想找到使得所有气球全部被引爆,所需的弓箭的最小数量。
Example:
输入: [[10,16], [2,8], [1,6], [7,12]] 输出: 2 解释: 对于该样例,我们可以在x = 6(射爆[2,8],[1,6]两个气球)和 x = 11(射爆另外两个气球)。
- 题目难度:中等。
- 英文网址:452. Minimum Number of Arrows to Burst Balloons 。
- 中文网址:452. 用最少数量的箭引爆气球 。
思路分析
求解关键:
1、典型的使用贪心算法来做的题,因为局部最优解就等于全局最优解,我们首先给区间排序;
2、然后我们将 res 初始化为 1 ,因为气球数量不为 0 ,所以怎么也得先来一发啊,然后这一箭能覆盖的最远位置就是第一个气球的结束点,用变量 end 来表示;
3、然后我们开始遍历剩下的气球,如果当前气球的开始点小于等于 end ,说明跟之前的气球有重合,之前那一箭也可以照顾到当前的气球,此时我们要更新 end 的位置, end 更新为两个气球结束点之间较小的那个,这也是当前气球和之前气球的重合点,然后继续看后面的气球;
4、如果某个气球的起始点大于 end 了,说明前面的箭无法覆盖到当前的气球,那么就得再来一发,既然又来了一发,那么我们此时就要把 end 设为当前气球的结束点了,这样贪婪算法遍历结束后就能得到最少的箭数了。 画图可以帮助理解。
参考资料:http://www.cnblogs.com/grandyang/p/6050562.html http://bgmeow.xyz/2016/12/30/LeetCode-452/
参考解答
参考解答1:按照区间的左侧端点进行升序排序。
Python 的写法:
class Solution:
def findMinArrowShots(self, points):
"""
:type points: List[List[int]]
:rtype: int
"""
if len(points) < 2:
return len(points)
# 按照区间的左侧端点进行升序排序
points = sorted(points, key=lambda x: x[0])
min_arrow_shots = 1
end = points[0][1]
for point in points[1:]:
if point[0] <= end:
end = min(end, point[1])
else:
min_arrow_shots += 1
end = point[1]
return min_arrow_shots
if __name__ == '__main__':
points = [[10, 16], [2, 8], [1, 6], [7, 12]]
s = Solution()
result = s.findMinArrowShots(points)
print(result)
参考解答2:按照区间的右侧端点升序排序,使用这种方式,讨论能够少一些。
参考了花花酱的解答。
Python 的写法:
class Solution:
def findMinArrowShots(self, points):
"""
:type points: List[List[int]]
:rtype: int
"""
if len(points) < 2:
return len(points)
# 按照区间的右侧端点升序排序
points = sorted(points, key=lambda x: x[1])
min_arrow_shots = 1
end = points[0][1]
for point in points[1:]:
if point[0] > end:
end = point[1]
min_arrow_shots += 1
return min_arrow_shots
if __name__ == '__main__':
points = [[10, 16], [2, 8], [1, 6], [7, 12]]
s = Solution()
result = s.findMinArrowShots(points)
print(result)
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