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关于算法:信封嵌套问题

读完本文,你能够去力扣拿下如下题目:

354. 俄罗斯套娃信封问题

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很多算法问题都须要排序技巧,其难点不在于排序自身,而是须要奇妙地排序进行预处理,将算法问题进行转换,为之后的操作打下基础。

信封嵌套问题就须要先按特定的规定排序,之后就转换为一个 最长递增子序列问题 的技巧来解决了。

一、题目概述

信封嵌套问题是个很有意思且经常出现在生活中的问题,先看下题目:

这道题目其实是最长递增子序列(Longes Increasing Subsequence,简写为 LIS)的一个变种,因为很显然,每次非法的嵌套是大的套小的,相当于找一个最长递增的子序列,其长度就是最多能嵌套的信封个数。

然而难点在于,规范的 LIS 算法只能在数组中寻找最长子序列,而咱们的信封是由 (w, h) 这样的二维数对模式示意的,如何把 LIS 算法使用过去呢?

读者兴许会想,通过 w × h 计算面积,而后对面积进行规范的 LIS 算法。然而稍加思考就会发现这样不行,比方 1 × 10 大于 3 × 3,然而显然这样的两个信封是无奈相互嵌套的。

二、解法

这道题的解法是比拟奇妙的:

先对宽度 w 进行升序排序,如果遇到 w 雷同的状况,则依照高度 h 降序排序。之后把所有的 h 作为一个数组,在这个数组上计算 LIS 的长度就是答案。

画个图了解一下,先对这些数对进行排序:

而后在 h 上寻找最长递增子序列:

这个子序列就是最优的嵌套计划。

这个解法的关键在于,对于宽度 w 雷同的数对,要对其高度 h 进行降序排序。因为两个宽度雷同的信封不能互相蕴含的,逆序排序保障在 w 雷同的数对中最多只选取一个。

上面看代码:

// envelopes = [[w, h], [w, h]...]
public int maxEnvelopes(int[][] envelopes) {
    int n = envelopes.length;
    // 按宽度升序排列,如果宽度一样,则按高度降序排列
    Arrays.sort(envelopes, new Comparator<int[]>() 
    {public int compare(int[] a, int[] b) {return a[0] == b[0] ? 
                b[1] - a[1] : a[0] - b[0];
        }
    });
    // 对高度数组寻找 LIS
    int[] height = new int[n];
    for (int i = 0; i < n; i++)
        height[i] = envelopes[i][1];

    return lengthOfLIS(height);
}

对于最长递增子序列的寻找办法,在前文中具体介绍了动静布局解法, 并用扑克牌游戏解释了二分查找解法,本文就不开展了,间接套用算法模板:

/* 返回 nums 中 LIS 的长度 */
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
    int piles = 0, n = nums.length;
    int[] top = new int[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        // 要解决的扑克牌
        int poker = nums[i];
        int left = 0, right = piles;
        // 二分查找插入地位
        while (left < right) {int mid = (left + right) / 2;
            if (top[mid] >= poker)
                right = mid;
            else
                left = mid + 1;
        }
        if (left == piles) piles++;
        // 把这张牌放到牌堆顶
        top[left] = poker;
    }
    // 牌堆数就是 LIS 长度
    return piles;
}

为了清晰,我将代码分为了两个函数,你也能够合并,这样能够节省下 height 数组的空间。

此算法的工夫复杂度为 O(NlogN),因为排序和计算 LIS 各须要 O(NlogN) 的工夫。

空间复杂度为 O(N),因为计算 LIS 的函数中须要一个 top 数组。

三、总结

这个问题是个 Hard 级别的题目,难就难在排序,正确地排序后此问题就被转化成了一个规范的 LIS 问题,容易解决一些。

其实这种问题还能够拓展到三维,比如说当初不是让你嵌套信封,而是嵌套箱子,每个箱子有长宽高三个维度,请你算算最多能嵌套几个箱子?

咱们可能会这样想,先把前两个维度(长和宽)按信封嵌套的思路求一个嵌套序列,最初在这个序列的第三个维度(高度)找一下 LIS,应该能算出答案。

实际上,这个思路是谬误的。这类问题叫做「偏序问题」,回升到三维会使难度巨幅晋升,须要借助一种高级数据结构「树状数组」,有趣味的读者能够自行搜寻。

有很多算法问题都须要排序后进行解决,阿东正在进行整顿总结。心愿本文对你有帮忙。

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