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一、题目
有一些球形气球贴在一堵用XY
平面表示的墙面上。墙面上的气球记录在整数数组points
,其中points[i] = [xstart, xend]
表示水平直径在xstart
和xend
之间的气球。你不知道气球的确切y
坐标。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。
给你一个数组points
,返回引爆所有气球所必须射出的最小弓箭数。
示例 1:
输入:points = [[10,16],[2,8],[1,6],[7,12]]
输出:2
解释:气球可以用2支箭来爆破:
-
在x = 6
处射出箭,击破气球[2,8]
和[1,6]
。
-
在x = 11
处发射箭,击破气球[10,16]
和[7,12]
。
示例 2:
输入:points = [[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]
输出:4
解释:每个气球需要射出一支箭,总共需要4
支箭。
示例 3:
输入:points = [[1,2],[2,3],[3,4],[4,5]]
输出:2
解释:气球可以用2支箭来爆破:
-
在x = 2
处发射箭,击破气球[1,2]
和[2,3]
。
-
在x = 4
处射出箭,击破气球[3,4]
和[4,5]
。
1 <= points.length <= 105
points[i].length == 2
-231 <= xstart < xend <= 231 - 1
二、代码
排序 + 贪心: 我们首先随机地射出一支箭,再看一看是否能够调整这支箭地射出位置,使得我们可以引爆更多数目的气球。
如图1-1
所示,我们随机射出一支箭,引爆了除红色气球以外的所有气球。我们称所有引爆的气球为「原本引爆的气球」,其余的气球为「原本完好的气球」。可以发现,如果我们将这支箭的射出位置稍微往右移动一点,那么我们就有机会引爆红色气球,如图1-2
所示。那么我们最远可以将这支箭往右移动多远呢?我们唯一的要求就是:原本引爆的气球只要仍然被引爆就行了。这样一来,我们找出原本引爆的气球中右边界位置最靠左的那一个,将这支箭的射出位置移动到这个右边界位置,这也是最远可以往右移动到的位置:如图1-3
所示,只要我们再往右移动一点点,这个气球就无法被引爆了。
为什么「原本引爆的气球仍然被引爆」是唯一的要求?别急,往下看就能看到其精妙所在。
因此,我们可以断定:一定存在一种最优(射出的箭数最小)的方法,使得每一支箭的射出位置都恰好对应着某一个气球的右边界。
这是为什么?我们考虑任意一种最优的方法,对于其中的任意一支箭,我们都通过上面描述的方法,将这支箭的位置移动到它对应的「原本引爆的气球中最靠左的右边界位置」,那么这些原本引爆的气球仍然被引爆。这样一来,所有的气球仍然都会被引爆,并且每一支箭的射出位置都恰好位于某一个气球的右边界了。
有了这样一个有用的断定,我们就可以快速得到一种最优的方法了。考虑所有气球中右边界位置最靠左的那一个,那么一定有一支箭的射出位置就是它的右边界(否则就没有箭可以将其引爆了)。当我们确定了一支箭之后,我们就可以将这支箭引爆的所有气球移除,并从剩下未被引爆的气球中,再选择右边界位置最靠左的那一个,确定下一支箭,直到所有的气球都被引爆。
我们可以写出如下的伪代码:
let points := [[x(0), y(0)], [x(1), y(1)], ... [x(n-1), y(n-1)]],表示 n 个气球
let burst := [false] * n,表示每个气球是否被引爆
let ans := 1,表示射出的箭数
将 points 按照 y 值(右边界)进行升序排序
while burst 中还有 false 值 do
let i := 最小的满足 burst[i] = false 的索引 i
for j := i to n-1 do
if x(j) <= y(i) then
burst[j] := true
end if
end for
end while
return ans
这样的做法在最坏情况下时间复杂度是O(n^2)
,即这n
个气球对应的区间互不重叠,while
循环需要执行n
次。那么我们如何继续进行优化呢?
事实上,在内层的j
循环中,当我们遇到第一个不满足x(j)≤y(i)
的j
值,就可以直接跳出循环,并且这个y(j)
就是下一支箭的射出位置。为什么这样做是对的呢?我们考虑某一支箭的索引it
以及它的下一支箭的索引jt
,对于索引在jt
之后的任意一个可以被it
引爆的气球,记索引为j0
,有:x(j0)≤y(it)
由于y(it)≤y(jt)
显然成立,那么x(j0)≤y(jt)
也成立,也就是说:当前这支箭在索引jt
(第一个无法引爆的气球)之后所有可以引爆的气球,下一支箭也都可以引爆。因此我们就证明了其正确性,也就可以写出如下的伪代码:
let points := [[x(0), y(0)], [x(1), y(1)], ... [x(n-1), y(n-1)]],表示 n 个气球
let pos := y(0),表示当前箭的射出位置
let ans := 1,表示射出的箭数
将 points 按照 y 值(右边界)进行升序排序
for i := 1 to n-1 do
if x(i) > pos then
ans := ans + 1
pos := y(i)
end if
end for
return ans
这样就可以将计算答案的时间从O(n^2)
降低至O(n)
。
class Solution {
public int findMinArrowShots(int[][] points) {
if (points.length == 0) {
return 0;
}
Arrays.sort(points, new Comparator<int[]>() {
public int compare(int[] point1, int[] point2) {
if (point1[1] > point2[1]) {
return 1;
} else if (point1[1] < point2[1]) {
return -1;
} else {
return 0;
}
}
});
int pos = points[0][1];
int ans = 1;
for (int[] balloon: points) {
if (balloon[0] > pos) {
pos = balloon[1];
++ans;
}
}
return ans;
}
}
时间复杂度: O(nlogn)
,其中n
是数组points
的长度。排序的时间复杂度为O(nlogn)
,对所有气球进行遍历并计算答案的时间复杂度为O(n)
,其在渐进意义下小于前者,因此可以忽略。
空间复杂度: O(logn)
,即为排序需要使用的栈空间。