leetcode 1769 移动所有球到每个盒子所需的最小操作数
https://leetcode.cn/problems/minimum-number-of-operations-to-move-all-balls-to-each-box/description/
题目
有 n 个盒子。给你一个长度为 n 的二进制字符串 boxes ,其中 boxes[i] 的值为 '0' 表示第 i 个盒子是 空 的,而 boxes[i] 的值为 '1' 表示盒子里有 一个 小球。
在一步操作中,你可以将 一个 小球从某个盒子移动到一个与之相邻的盒子中。第 i 个盒子和第 j 个盒子相邻需满足 abs(i - j) == 1 。注意,操作执行后,某些盒子中可能会存在不止一个小球。
返回一个长度为 n 的数组 answer ,其中 answer[i] 是将所有小球移动到第 i 个盒子所需的 最小 操作数。
每个 answer[i] 都需要根据盒子的 初始状态 进行计算。
示例 1:
输入: boxes = "110" 输出:[1,1,3] 解释: 每个盒子对应的最小操作数如下:
- 第 1 个盒子:将一个小球从第 2 个盒子移动到第 1 个盒子,需要 1 步操作。
- 第 2 个盒子:将一个小球从第 1 个盒子移动到第 2 个盒子,需要 1 步操作。
- 第 3 个盒子:将一个小球从第 1 个盒子移动到第 3 个盒子,需要 2 步操作。将一个小球从第 2 个盒子移动到第 3 个盒子,需要 1 步操作。共计 3 步操作。
示例 2:
输入: boxes = "001011" 输出:[11,8,5,4,3,4]
提示:
n == boxes.length1 <= n <= 2000boxes[i]为'0'或'1'
思路
双重循环法
这个就是直觉上最简单的办法,第一次循环为目的地,第二次循环为计算所有小球转移到目的地的最小操作数,最后返回结果,不过这个方法时间复杂度为 $O(n^2)$
根据前一个盒子的操作数,计算当前盒子的操作数
如盒子 [0,0,1,0,1,1] ,下标为 3 时,左侧 1 的数量为 1 个,右侧 1 的数量为 2 个。总计操作数为 1 + 1 + 2 个,也就是 4。 当下标为 4 时,所有左侧 1 的盒子都要多移动 1 步才能到当前盒子,所有右侧为 1 的盒子都可以减少 1 步到当前盒子。 所有左侧盒子多移动一步,那就看多少个盒子,就加多少个。 所有右侧盒子少移动一步,那就看多少个盒子,就减多少个。 所以可以得出 answer[i] = answer[i - 1] + left - right
图片来源: https://leetcode.cn/problems/minimum-number-of-operations-to-move-all-balls-to-each-box/solutions/2001791/-by-muse-77-ilaz/
代码
双重循环法
class Solution {
public int[] minOperations(String boxes) {
int[] answer = new int[boxes.length()];
for (int i = 0; i < boxes.length(); i++) {
int sum = 0;
for (int j = 0; j < boxes.length(); j++) {
char c1 = boxes.charAt(j);
if (c1 == '1') {
sum += Math.abs(i - j);
}
}
answer[i] = sum;
}
return answer;
}
}动态计算法
class Solution {
public int[] minOperations(String boxes) {
int[] answer = new int[boxes.length()];
int left = boxes.charAt(0) - '0', right = 0, n = boxes.length();
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (boxes.charAt(i) == '1') {
right++;
answer[0] += i;
}
}
for (int i = 1; i < n; i++) {
answer[i] = answer[i - 1] + left - right;
if (boxes.charAt(i) == '1') {
left++;
right--;
}
}
return answer;
}
}