力扣406-根据身高重建队列（java详细题解）

news2024/11/10 20:00:43

题目链接：406. 根据身高重建队列 - 力扣（LeetCode）

前情提要：

因为本人最近都来刷贪心类的题目所以该题就默认用贪心方法来做。

贪心方法：局部最优推出全局最优。

如果一个题你觉得可以用局部最优推出全局最优，并且没有反例来反驳的话就可以用贪心来试试。

题目思路：

如果你看过我对于力扣135-分发糖果那篇题解的话，会发现这个题好像跟那个有一点类似。

类似在哪里？

这俩道题都是有俩个维度，这个题分别有k和h俩个维度。

那么遇到这种有俩个维度的题，我们应该优先处理一个维度，再去处理另外一个维度。

那这个题，我们先处理n还是k呢？

如果按照k来从小到大排序，排完之后，会发现k的排列并不符合条件，身高也不符合条件，两个维度哪一个都没确定下来。

所以我们按照n来从大到小排序，那么我们每一个数的前面都是比后面要大的，这样我们就可以确定一个维度，前面节点都比后面节点要高。

然后继续根据每个元素的k来插入到k位置即可。

因为k是前面节点比当前节点大的数量，我们已经按升高排序了，前面节点全比后面高，所以当k等于几，你插入到该位置后面就可以。

举个例子。

在这里插入图片描述

那肯定有人会有疑问插入到该位置不会对他后面的位置有影响吗？

其实不会，因为他插入的都是h比他高的人就算他插进来对比他高的k也不会有任何影响随便他插到哪里去。

局部最优：优先按身高高的people的k来插入。插入操作过后的people满足队列属性。

全局最优：最后都做完插入操作，整个队列满足题目队列属性。

最终代码：

class Solution {
    public int[][] reconstructQueue(int[][] people) {
        //该题与分发糖果有些类似，也是一个多维度的题目
        //多维度的题目 我们要讲究先把一个维度处理好再处理另一个维度
        //那么该题到底是先处理k还是处理h呢
        //如果先处理k 我们按从小到大排 得到的结果不仅k没处理好 h也没处理好 所以我们先处理h
        //如果先处理h 我们得到了一个根据h从大到小的一个队列 此时每一个数前面都是大与等于自身的
        //所以此时h就已经处理好了 我们该处理k了
        //我们从大到小处理k 当他的k等于多少时，就将他插入到该位置
        //那肯定有人会有疑问 插入到该位置不会对他后面的位置有影响吗 其实不会 
        //因为他插入的都是h比他高的人 就算他插进来他们的k也不会有任何影响 随便他插到哪里去
        //局部最优：优先按身高高的people的k来插入。插入操作过后的people满足队列属性
        //全局最优：最后都做完插入操作，整个队列满足题目队列属性
        //根据身高降序排 如果身高一样按k升序排 因为k越大 说明他前面大与等于他的越多
        Arrays.sort(people,(a,b) -> {
            //h相等时 k按从小到大排
            if(a[0] == b[0])return a[1] - b[1];
            //h不相等，按从大到小排
            return b[0] - a[0];
        });
        LinkedList<int []> list = new LinkedList<>();
        for(int[] arr : people){
            //将arr插入指定k处
            list.add(arr[1],arr);
        }
        return list.toArray(new int [people.length][]);
    }
}