【堆 (优先队列) 扫描线】218. 天际线问题

news2024/11/14 12:21:15

本文涉及知识点

堆 (优先队列) 扫描线

LeetCode218. 天际线问题

城市的 天际线 是从远处观看该城市中所有建筑物形成的轮廓的外部轮廓。给你所有建筑物的位置和高度,请返回 由这些建筑物形成的 天际线 。
每个建筑物的几何信息由数组 buildings 表示,其中三元组 buildings[i] = [lefti, righti, heighti] 表示:
lefti 是第 i 座建筑物左边缘的 x 坐标。
righti 是第 i 座建筑物右边缘的 x 坐标。
heighti 是第 i 座建筑物的高度。
你可以假设所有的建筑都是完美的长方形,在高度为 0 的绝对平坦的表面上。
天际线 应该表示为由 “关键点” 组成的列表,格式 [[x1,y1],[x2,y2],…] ,并按 x 坐标 进行 排序 。关键点是水平线段的左端点。列表中最后一个点是最右侧建筑物的终点,y 坐标始终为 0 ,仅用于标记天际线的终点。此外,任何两个相邻建筑物之间的地面都应被视为天际线轮廓的一部分。
注意:输出天际线中不得有连续的相同高度的水平线。例如 […[2 3], [4 5], [7 5], [11 5], [12 7]…] 是不正确的答案;三条高度为 5 的线应该在最终输出中合并为一个:[…[2 3], [4 5], [12 7], …]

示例 1:

输入:buildings = [[2,9,10],[3,7,15],[5,12,12],[15,20,10],[19,24,8]]
输出:[[2,10],[3,15],[7,12],[12,0],[15,10],[20,8],[24,0]]
解释:
图 A 显示输入的所有建筑物的位置和高度,
图 B 显示由这些建筑物形成的天际线。图 B 中的红点表示输出列表中的关键点。
示例 2:

输入:buildings = [[0,2,3],[2,5,3]]
输出:[[0,3],[5,0]]

提示:

1 <= buildings.length <= 104
0 <= lefti < righti <= 231 - 1
1 <= heighti <= 231 - 1
buildings 按 lefti 非递减排序

懒删除堆+ 扫描线

通过观察示例,我们可以得出如下结论:
性质一:关键点的横坐标一定是建筑的左右边缘。令建筑的左右边缘的集合是xs。
性质二:xs中除以下元素外,全部是关键点:
∀ \forall x,i ,其中 x ∈ \in xs。 x in $[lefti,righti] x对应的height 小于等于heighti。
性质三:根据性质二,一个x对应多个height,取最大值。xh记录x及对应高度。
性质四:根据性质三,性质二可以简化为 x in $(lefti,righti)
lh 记录左边界及高度。
rh记录有边界及高度。
xh、lh、rh都按x的升序排序。
有序mulset has代替懒删除堆 记录:
lefti < x ,righti > x的高度。 如果高度的最大值小于x对应的高度,则是关键点。

关键点的纵坐标y
{ 0 不存在 l e f t i 小于等于 x , r i g h t i 大于 x 的建筑 这些建筑的最大高度 o t h e r \begin{cases} 0 && 不存在lefti小于等于x,righti大于x的建筑\\ 这些建筑的最大高度 && other \\ \end{cases} {0这些建筑的最大高度不存在lefti小于等于x,righti大于x的建筑other
如果两个相邻的关键点高度相同,删除前面的关键点。

代码

核心代码

  class Solution {
  public:
	  vector<vector<int>> getSkyline(vector<vector<int>>& buildings) {
		  vector<pair<int, int>> tmp,xh, lh, rh;
		  for (const auto& v : buildings) {
			  lh.emplace_back(make_pair(v[0], v[2]));
			  rh.emplace_back(make_pair(v[1], v[2]));
		  }
		  tmp = lh;
		  tmp.insert(tmp.end(), rh.begin(), rh.end());
		  sort(tmp.begin(), tmp.end());
		  sort(rh.begin(), rh.end());		 
		  for (const auto& [x, h] : tmp) {
			  if (xh.size() && (xh.back().first == x)) {
				  xh.back().second = h;
			  }
			  else {
				  xh.emplace_back(make_pair(x, h));
			  }
		  }
		  multiset<int> has;
		  int il = 0, ir = 0;
		  vector<vector<int>> ret;
		  for (const auto& [x, h] : xh) {			 
			  while ((il < lh.size() )&& (lh[il].first < x)) {
				  has.emplace(lh[il++].second);
			  }
			  while ((ir < rh.size()) && (rh[ir].first <= x)) {
				  has.erase(has.find(rh[ir].second));
				  ir++;
			  }
			  if (has.empty() || (*has.rbegin() < h)) {
				  ret.emplace_back(vector<int>{ x,-1 });
			  }
			  while ((il < lh.size()) && (lh[il].first <= x)) {
				  has.emplace(lh[il++].second);
			  }
			  ret.back()[1] = has.empty()?0: *has.rbegin();	 
		  }		
		  vector < vector<int>> ret2 = { ret[0] };
		  for (int i = 1; i < ret.size(); i++) {
			  if (ret2.back()[1] != ret[i][1]) {
				  ret2.emplace_back(ret[i]);
			  }
		  }
		  return ret2;
	  }
  };

单元测试

template<class T1, class T2>
void AssertEx(const T1& t1, const T2& t2)
{
	Assert::AreEqual(t1, t2);
}

template<class T>
void AssertEx(const vector<T>& v1, const vector<T>& v2)
{
	Assert::AreEqual(v1.size(), v2.size());
	for (int i = 0; i < v1.size(); i++)
	{
		Assert::AreEqual(v1[i], v2[i]);
	}
}

template<class T>
void AssertV2(vector<vector<T>> vv1, vector<vector<T>> vv2)
{
	sort(vv1.begin(), vv1.end());
	sort(vv2.begin(), vv2.end());
	Assert::AreEqual(vv1.size(), vv2.size());
	for (int i = 0; i < vv1.size(); i++)
	{
		AssertEx(vv1[i], vv2[i]);
	}
}

namespace UnitTest
{	
	vector<vector<int>> buildings;
	TEST_CLASS(UnitTest)
	{
	public:
		TEST_METHOD(TestMethod00)
		{
			buildings = { {2,9,10},{3,7,15},{5,12,12},{15,20,10},{19,24,8} };
			auto res = Solution().getSkyline(buildings);
			AssertV2(vector<vector<int>>{ {2, 10}, { 3,15 }, { 7,12 }, { 12,0 }, { 15,10 }, { 20,8 }, { 24,0 }}, res);
		}
		TEST_METHOD(TestMethod01)
		{
			buildings = { {0,2,3},{2,5,3} }		;
			auto res = Solution().getSkyline(buildings);
			AssertV2(vector<vector<int>>{ {0, 3}, { 5,0 }}, res);
		}
		
	};
}

简化思路

所有x都是关键点,除非y和前一个x相同。
y = max(所有左边界 <= x,右边界大于x的建筑高度),所有没有符合的建筑y为0。

class Solution {
public:
	vector<vector<int>> getSkyline(vector<vector<int>>& buildings) {
		vector<pair<int, int>> tmp, xh, lh, rh;
		for (const auto& v : buildings) {
			lh.emplace_back(make_pair(v[0], v[2]));
			rh.emplace_back(make_pair(v[1], v[2]));
		}
		tmp = lh;
		tmp.insert(tmp.end(), rh.begin(), rh.end());
		sort(tmp.begin(), tmp.end());
		sort(rh.begin(), rh.end());
		for (const auto& [x, h] : tmp) {
			if (xh.size() && (xh.back().first == x)) {
				xh.back().second = h;
			}
			else {
				xh.emplace_back(make_pair(x, h));
			}
		}
		multiset<int> has;
		int il = 0, ir = 0;
		vector<vector<int>> ret;
		for (const auto& [x, h] : xh) {
			while ((il < lh.size()) && (lh[il].first <= x)) {
				has.emplace(lh[il++].second);
			}
			while ((ir < rh.size()) && (rh[ir].first <= x)) {
				has.erase(has.find(rh[ir].second));
				ir++;
			}
			int y = has.empty() ? 0 : *has.rbegin();
			if (ret.empty() || (ret.back()[1] != y)) {
				ret.emplace_back(vector<int>{x, y});
			}
		}
		return ret;
	}
};

扩展阅读

视频课程

先学简单的课程,请移步CSDN学院,听白银讲师(也就是鄙人)的讲解。
https://edu.csdn.net/course/detail/38771

如何你想快速形成战斗了,为老板分忧,请学习C#入职培训、C++入职培训等课程
https://edu.csdn.net/lecturer/6176

相关推荐

我想对大家说的话
《喜缺全书算法册》以原理、正确性证明、总结为主。
按类别查阅鄙人的算法文章,请点击《算法与数据汇总》。
有效学习:明确的目标 及时的反馈 拉伸区(难度合适) 专注
闻缺陷则喜(喜缺)是一个美好的愿望,早发现问题,早修改问题,给老板节约钱。
子墨子言之:事无终始,无务多业。也就是我们常说的专业的人做专业的事。
如果程序是一条龙,那算法就是他的是睛

测试环境

操作系统:win7 开发环境: VS2019 C++17
或者 操作系统:win10 开发环境: VS2022 C++17
如无特殊说明,本算法用**C++**实现。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1911844.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

来一场栈的大模拟(主要是单调栈)

一.栈模拟 二.单调栈求最大矩形面积 通常&#xff0c;直方图用于表示离散分布&#xff0c;例如&#xff0c;文本中字符的频率。 现在&#xff0c;请你计算在公共基线处对齐的直方图中最大矩形的面积。 图例右图显示了所描绘直方图的最大对齐矩形。 输入格式 输入包含几个测…

新火种AI|OpenAI的CEO又有新动作?这次他成立了AI健康公司

作者&#xff1a;一号 编辑&#xff1a;美美 AI技术即将改变医疗健康市场。 就在前两天&#xff0c;人工智能和医疗健康领域迎来了一个重要时刻。OpenAI的CEO萨姆阿尔特曼&#xff08;Sam Altman&#xff09;与Thrive Global的CEO阿里安娜赫芬顿&#xff08;Arianna Huffing…

oracle(表空间分类、表空间操作、默认表空间)

文章目录 oracle数据库默认表空间列表表空间是什么&#xff1f;表空间的分类1.永久性表空间&#xff1a;2.临时性表空间&#xff1a;3.撤销表空间&#xff1a; 表空间的作用Oracle 系统自动建立的表空间默认表空间1&#xff0e;SYSTEM 表空间2&#xff0e;SYSAUX表空间3&#x…

【STM32/HAL】嵌入式课程设计:简单的温室环境监测系统|DS18B20 、DHT11

前言 板子上的外设有限&#xff0c;加上想法也很局限&#xff0c;就用几个传感器实现了非常简单的监测&#xff0c;显示和效应也没用太复杂的效果。虽说很简单&#xff0c;但传感器驱动还是琢磨了不久&#xff0c;加上串口线坏了&#xff0c;调试了半天才发现不是代码错了而是…

Python大数据分析——决策树和随机森林

Python大数据分析——决策树和随机森林 决策树决策树节点字段的选择信息熵条件熵信息增益信息增益率 基尼指数条件基尼指数基尼指数增益 决策树函数 随机森林函数 决策树 图中的决策树呈现自顶向下的生长过程&#xff0c;深色的椭圆表示树的根节点&#xff1b;浅色的椭圆表示树…

降压转换器-从分立电路到完全集成的模块

降压转换器已存在了一个世纪&#xff0c;是当今电子电路中不可或缺的一部分。本文将讲述一个原始分立式器件如何演变成可以处理数百瓦功率的微型高集成器件。 降压转换器是将输入电压转换为较低的输出电压&#xff0c;基本原理如图 1所示。最初&#xff0c;开关 SW1 关断&…

设计模式之Facade设计模式

Facade设计模式&#xff0c;也称为外观模式&#xff0c;是一种结构型设计模式&#xff0c;它主要用于为子系统中的一组接口提供一个统一的高层接口&#xff0c;从而使得子系统更加容易使用。以下是关于Facade设计模式的详细介绍&#xff1a; 一、定义 Facade模式为多个复杂的…

数据库MySQL---基础篇

存储和管理数据的仓库 MySQL概述 数据库相关概念 数据库&#xff08;DataBase&#xff09;---数据存储的仓库&#xff0c;数据是有组织的进行存储 数据库管理系统&#xff08;DBMS&#xff09;-----操纵和管理数据库的大型软件 SQL----操作关系型数据库的编程语言&#xff…

C++之goto陈述

关键字 goto用于控制程式执行的顺序&#xff0c;使程式直接跳到指定标签(lable) 的地方继续执行。 形式如下 标签可以是任意的识别字&#xff0c;后面接一个冒号。 举例如下 #include <iostream>int main() {goto label_one;label_one: {std::cout << "Lab…

0302GPIO外设输入功能

GPIO外设输入功能 输入部分硬件电路按键简介传感器模块简介按键和传感器模块的硬件电路 C语言的学习C语言数据类型宏定义typedef结构体枚举C语言知识总结 按键控制LED灯&光敏传感器蜂鸣器GPIO总结GPIO使用方法总结模块化编程的方法&#xff1a; 两个程序&#xff1a;按键控…

Error:sql: expected 1 arguments, got 2

一 背景 在测试一个API接口时&#xff0c;看到日志里面突然抛出一个错误&#xff1a;Error:sql: expected 1 arguments, got 2 看了下&#xff0c;对应的表里面是有相关数据的&#xff0c;sql语句放在mysql里面执行也是没问题&#xff01;那奇了怪了&#xff0c;为啥会产生这样…

【MindSpore学习打卡】应用实践-热门LLM及其他AI应用-使用MindSpore实现K近邻算法对红酒数据集进行聚类分析

在机器学习领域&#xff0c;K近邻算法&#xff08;K-Nearest Neighbor, KNN&#xff09;是最基础且常用的算法之一。无论是分类任务还是回归任务&#xff0c;KNN都能通过简单直观的方式实现高效的预测。在这篇博客中&#xff0c;我们将基于MindSpore框架&#xff0c;使用KNN算法…

alibabacloud学习笔记11

讲解什么是配置中心及使用前后的好处 讲解Nacos作为配置中心面板介绍 官方文档 Nacos config alibaba/spring-cloud-alibaba Wiki GitHub 加入依赖&#xff1a; 订单服务和视频服务也加上这个依赖。 讲解Nacos作为配置中心实战 订单服务添加配置。 我们注释掉之前的配置。 …

Java项目:基于SSM框架实现的农家乐信息管理平台含前后台【ssm+B/S架构+源码+数据库+答辩PPT+开题报告+毕业论文】

一、项目简介 本项目是一套基于SSM框架实现的农家乐信息管理平台 包含&#xff1a;项目源码、数据库脚本等&#xff0c;该项目附带全部源码可作为毕设使用。 项目都经过严格调试&#xff0c;eclipse或者idea 确保可以运行&#xff01; 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功…

Mybatis Plus 3.X版本的insert填充自增id的IdType.ID_WORKER策略源码分析

总结/朱季谦 某天同事突然问我&#xff0c;你知道Mybatis Plus的insert方法&#xff0c;插入数据后自增id是如何自增的吗&#xff1f; 我愣了一下&#xff0c;脑海里只想到&#xff0c;当在POJO类的id设置一个自增策略后&#xff0c;例如TableId(value "id",type …

Linux多进程和多线程(八)多线程

多线程 线程定义线程与进程线程资源 线程相关命令 pidstat 命令 top 命令ps 命令常见的并发方案 1. 多进程模式2. 多线程模式 创建线程 1. pthread_create() 示例:创建一个线程 2. pthread_exit() 退出线程3. pthread_join() 等待线程结束 示例: 线程分离 创建多个线程 示例 1:…

Spring Boot集成grpc快速入门demo

1.什么是GRPC&#xff1f; gRPC 是一个高性能、开源、通用的RPC框架&#xff0c;由Google推出&#xff0c;基于HTTP2协议标准设计开发&#xff0c;默认采用Protocol Buffers数据序列化协议&#xff0c;支持多种开发语言。gRPC提供了一种简单的方法来精确的定义服务&#xff0c…

VUE之旅—day3

工程化开发和脚手架Vue CLI 开发Vue的两种方式&#xff1a; 核心包创痛开发模式&#xff1a;基于html/css/js文件&#xff0c;直接引入核心包&#xff0c;开发Vue。 工程化开发模式&#xff1a;基于构建工具&#xff08;例如&#xff1a;webpack&#xff09;的环境中开发Vue。…

『大模型笔记』GraphRAG:利用复杂信息进行发现的新方法!

GraphRAG:利用复杂信息进行发现的新方法! 文章目录 一. GraphRAG:利用复杂信息进行发现的新方法!1. 将RAG应用于私人数据集2. 整个数据集的推理3. 创建LLM生成的知识图谱4. 结果指标5. 下一步二. 参考文献微软官方推文:https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/gra…