【LeetCode每日一题】【2023/1/15】2293. 极大极小游戏

news2024/10/6 2:27:42

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  • 2293. 极大极小游戏
    • 方法1:双指针


2293. 极大极小游戏

LeetCode: 2293. 极大极小游戏

简单 \color{#00AF9B}{简单} 简单

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ,其长度是 2 的幂。

nums 执行下述算法:

  1. n 等于 nums 的长度,如果 n == 1终止 算法过程。否则,创建 一个新的整数数组 newNums ,新数组长度为 n / 2 ,下标从 0 开始。

  2. 对于满足 0 <= i < n / 2 的每个 偶数 下标 i ,将 newNums[i] 赋值 为 min(nums[2 * i], nums[2 * i + 1])

  3. 对于满足 0 <= i < n / 2 的每个 奇数 下标 i ,将 newNums[i] 赋值 为 max(nums[2 * i], nums[2 * i + 1])

  4. newNums 替换 nums

  5. 从步骤 1 开始 重复 整个过程。

执行算法后,返回 nums 中剩下的那个数字。

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:nums = [1,3,5,2,4,8,2,2]
输出:1
解释:重复执行算法会得到下述数组。
第一轮:nums = [1,5,4,2]
第二轮:nums = [1,4]
第三轮:nums = [1]
1 是最后剩下的那个数字,返回 1

示例 2:

输入:nums = [3]
输出:3
解释:3 就是最后剩下的数字,返回 3

提示:

  • 1 <= nums.length <= 1024
  • 1 <= nums[i] <= 10^9
  • nums.length2 的幂

方法1:双指针

我们可以从 示例 1 中看到,本题的计算流程可以构成一个完全二叉树。每一层的每两个结点计算出一个值(父结点)。

我们在每处理两个数据后,可以看作这两个数据已经没有用了,同时也就意味着它们所处的 位置 也就空出来了;然后我们可以将结果存到空出来的地方。每处理 2 个数据,我们需要占用 1 个位置来存放结果,这样就空出来了一个位置,而这个位置可以存放后两个数的结果。如:

  1. 处理第 0 和第 1 个数时,结果存入 0 处;
  2. 处理第 2 和第 3 个数时,结果存入 1 处;
  3. 处理第 4 和第 5 个数时,结果存入 2 处;

在定位两边的每次运动位置时,可以发现即将 处理 的数据总是两个两个往后遍历,结果的存放总是一个一个往后走。这就可以理解为双指针,快的指针每次走 2 步,慢的指针的步长则是 1 步。

这样一来,就得到了对于完全二叉树中某一层的遍历的思路。那么如何做到层之间的连续遍历呢?由于将每一层遍历完后,我们 有用 的数据就减少了一半,而下一层的处理便是用这些数据。我们可以限定快指针的范围。第 1 次让快指针遍历整个数组,第 2 次则让快指针遍历前一半的数组即可。

由于题目给出条件:数组 nums 的长度为 2 的整数次幂,那就表明这个长度就一定能被 2 整除。快指针每次走2步也就不会产生 少处理数据 或者 越界 的错误。

#include <vector>
#include <utility>
using namespace std;

class Solution
{
public:
    int minMaxGame(vector<int> &nums)
    {
        for (int count = nums.size(); count != 1; count >>= 1)
        {
            for (int fast = 0, slow = 0; fast <= count - 1; fast += 2, ++slow)
            {
                if ((slow & 1) == 0)
                    nums[slow] = std::min(nums[fast], nums[fast + 1]);
                else
                    nums[slow] = std::max(nums[fast], nums[fast + 1]);
            }
        }

        return nums[0];
    }
};

复杂度分析

  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)。其中,n 为数组 nums 的长度。
    • 第一次循环的时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n) ,之后每次循环的时间复杂度依次减半。因此时间复杂度最终为:

O ( n ) + O ( n 2 ) + O ( n 4 ) + . . . = O ( n × lim ⁡ k → 0 + 1 × ( 1 − ( 1 2 ) k ) 1 − 1 2 ) = O ( n × 1 1 − 1 2 ) = O ( n ) O(n) + O(\frac{n}{2}) + O(\frac{n}{4}) + ... = O(n \times \lim_{k \to 0^+}{\frac{1 \times (1 - (\frac{1}{2})^k)}{1 - \frac{1}{2}}}) = O(n \times \frac{1}{1 - \frac{1}{2}}) = O(n) O(n)+O(2n)+O(4n)+...=O(n×k0+lim1211×(1(21)k))=O(n×1211)=O(n)

  • 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)。我们使用 nums 数组原地处理数据,没有用到额外的、大小与输入数据有关的变量,因此常用常数的额外空间。

参考结果

Accepted
96/96 cases passed (4 ms)
Your runtime beats 94.42 % of cpp submissions
Your memory usage beats 70.70 % of cpp submissions (9.5 MB)

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