leetcode每日一题day22(24.10.2)——准时到达的列车最小时速

news2024/10/10 3:28:18


思路:这种在有约束条件情况下,求最值或最符合要求的情况,首先是很容易想到,从时速为1开始往后找找到满足条件就输出,但这无疑工程量很大,每种可能的速度都要对列车数组进行遍历,

时间复杂度为CN

(C为可能的所有速度,在最不好运的情况下,C是有可能远大于N的,本题就是,C最大为10^9 约为N的二次方倍,此时换算成N约为N^3)

优化:对于一个可能的速度V如果V不能满足要求则比V小的速度都不用再考虑,V满足要求比V大的速度也必定满足,由此便可引入二分查找。

得到如下代码

class Solution {
public:
    int up_div(int a, int b) { return a / b + (a % b == 0 ? 0 : 1); }
    int minSpeedOnTime(vector<int>& dist, double hour) {
        if (dist.size() - 1 >= hour) {
            return -1;
        }
        int max_v = 1e7, min_v = 1, mid_v, size = dist.size();
        double cut_time = 0;
        while (min_v < max_v) {
            cut_time = 0;
            mid_v = (long)(max_v + min_v) >> 1;
            for (int i = 0; i < size - 1; i++) {
                cut_time += up_div(dist[i], mid_v);
            }
            cut_time += (double)dist[size - 1] / mid_v;
            if (cut_time <= hour) {
                cout<<max_v<<"  ";
                max_v = mid_v;
            } else {
                min_v = mid_v + 1;
            }
        }
        return min_v;
    }
};

此时使用的速度范围为1到1e7 ,其中1e7有题目给出的数据范围得到,(最大的dist为1e7,最小的小数为0.01),由于double进行取整时有精度丢失问题,可以使用round(double) 进行向上取整。

此时时间复杂度为:log2(C)N

前者有N^2优化到最差情况也只有30左右,优化巨大

后续则是对速度区间的优化,代码如下(优化不大)

class Solution {
public:
    int up_div(int a, int b) { return a / b + (a % b == 0 ? 0 : 1); }
    int minSpeedOnTime(vector<int>& dist, double hour) {
        // 剪枝
        if (dist.size() - 1 >= hour) {
            return -1;
        }
        int max_v = 0, min_v = 1, mid_v, size = dist.size();
        double cut_time = 0;

        // 优化查找区间阶段
        for (int i : dist) {
            // 当最长的路程,都只需要一个小时即可,那么每汤列车都是花费一个小时,此为最少时间情况下,速度尽可能慢的情况.
            max_v = max(i, max_v);
        }
        int temp = (long)round((hour * 100))% 100;
        if (temp)
            max_v = up_div(max_v * 100, temp );

        // 二分查找阶段
        while (min_v < max_v) {
            cut_time = 0;
            mid_v = (long)(max_v + min_v) >> 1;
            for (int i = 0; i < size - 1; i++) {
                cut_time += up_div(dist[i], mid_v);
            }
            cut_time += (double)dist[size - 1] / mid_v;
            if (cut_time <= hour) {
                max_v = mid_v;
            } else {
                min_v = mid_v + 1;
            }
        }
        return min_v;
    }
};

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/2200879.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

链表Set_LinkList(并集)

并集是把两个集合合并&#xff0c;去除重复元素后组成的集合。 通过键盘输入将两个集合保存在链表A和链表B中&#xff0c;再创建一个链表C用于保存集合A、B的并集&#xff0c;将链表C打印输出。 提示&#xff1a; 1.相对于上一题&#xff08;链表Set_LinkList&#xff08;建立&…

java 微服务 端口冲突 redis虚拟磁盘满 nacos挂

java 微服务 端口冲突 哥 排除法呀 什么卸载软件QAQ netstat -ano | findstr :48080 输这个呀 然后 taskkill /PID 1234 /F redis虚拟磁盘满 导致 假死 挂了 nacos 挂了重启 nacosrun.bat startup -m standalone

facebook受众选择设置策略的最佳方式

在进行Facebookguanggao投放时&#xff0c;受众的选择是一个至关重要的步骤。正确的受众选择不仅能够帮助我们更好地定位目标用户&#xff0c;还能显著提高guanggao的转化率和投资回报率&#xff08;ROI&#xff09;。然而&#xff0c;受众选择的数量和范围同样是需要认真考虑的…

QtDesign预览的效果与程序运行的结果不一致的解决方法

存在的问题 使用Qt designer软件设计出来的界面&#xff0c;与转换成python程序运行出来的结果不一致&#xff0c;具体看下图 Qt designer预览结果 程序运行出来的结果 原因分析 我自己的电脑是2560*1600分辨率的屏幕&#xff0c;采用的是200%的缩放比例&#xff0c;出现这种…

虚拟机没有网络怎么解决

CentOS7为例 进入虚拟网络编辑器 1.更改设置 2.选中NAT模式点击3点击移除网络 4添加网络&#xff0c;随便选一个 5.点开NAT设置&#xff0c;记住网关 6.DHCP设置&#xff0c;注意虚拟机设置ip必须在起始ip和结束ip范围内 进入虚拟机网络适配器&#xff0c;自定义选中第4步操作…

Tailwind Css的使用

1.Tailwind Css是什么 官网解释&#xff1a;Tailwind CSS 的工作原理是扫描所有 HTML 文件、JavaScript 组件以及任何 模板中的 CSS 类&#xff08;class&#xff09;名&#xff0c;然后生成相应的样式代码并写入 到一个静态 CSS 文件中。 我的理解是利用Tailwind CSS 提供的…

Element-快速入门

什么是 Element 在现代前端开发中&#xff0c;组件化的思想日益盛行&#xff0c;Element组件库作为一款流行的UI组件库&#xff0c;特别适用于基于Vue.js的项目&#xff0c;它为开发者提供了丰富的组件和良好的开发体验。 想要使用Element的组件库&#xff0c;我们需要完成下面…

基于opencv的人脸闭眼识别疲劳监测

关于深度实战社区 我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有&#xff1a;中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等&#xff0c;曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万粉丝&#xff0c;拥有2篇国家级人工智能发明专利。 社区特色…

基于函数计算FC 部署 ComfyUI实现AI生图 的优势

基于函数计算FC 部署 ComfyUI实现AI生图 的优势 部署ComfyUI实现AI生图使用函数计算FC 一键部署ComfyUI 绘画平台的优势有哪些&#xff1f; 在文章开始之前&#xff0c;先来看一下基于函数计算FC 部署 ComfyUI实现AI生图 的大概步骤&#xff0c;整个基础部署操作比较简单。即便…

《Programming from the Ground Up》阅读笔记:p181-p216

《Programming from the Ground Up》学习第10天&#xff0c;p181-p216总结&#xff0c;总计34页。 一、技术总结 第10章主要讲计算机是如何计算的&#xff0c;如十进制、二进制、八进制、十六进制以及浮点数和负数的表示。属于比较基础的内容&#xff0c;如果有一定基础&…

ai免费写论文是原创吗?分享5款ai写作免费一键生成助手

在当今的学术研究和写作领域&#xff0c;AI技术的应用越来越广泛&#xff0c;尤其是在论文写作方面。许多AI写作工具声称能够一键生成高质量的论文&#xff0c;并且保证原创性。然而&#xff0c;这些工具是否真的能生成完全原创的论文&#xff0c;仍然是一个值得探讨的问题。 …

【函数】4.函数的单调性

本节课没有笔记示例&#xff0c;自己做好笔记&#xff01; 复合函数的单调性 最值 没讲 提醒我

【引领未来办公新风尚 —— 搭贝臻选,您的全能企业管理神器】

在这个瞬息万变的商业时代&#xff0c;每一分效率的提升都可能是超越竞争的关键。搭贝低代码平台匠心打造的“搭贝臻选”应用&#xff0c;集CRM营销管理、销售管理、采购管理、库存管理、财务管理、工单管理、人事管理及办公OA于一体&#xff0c;全方位赋能您的企业&#xff0c…

单片机闪存,闪存缓冲取,闪存延迟

一、启用闪存预取缓冲区&#xff08;FLASH_PrefetchBufferCmd (FLASH_PrefetchBuffer_Enable);&#xff09; 闪存预取缓冲区的作用&#xff1a; 在微控制器中&#xff0c;闪存是用于存储程序代码和常量数据的非易失性存储器。当微控制器执行程序时&#xff0c;需要从闪存中读取…

响应速度相关知识

在讨论 Android 性能问题的时候&#xff0c;卡顿、响应速度、ANR 这三个性能相关的知识点通常会放到一起来讲&#xff0c;因为引起卡顿、响应慢、ANR 的原因类似&#xff0c;只不过根据重要程度&#xff0c;被人为分成了卡顿、响应慢、ANR 三种&#xff0c;所以我们可以定义广义…

加快rollback事务回滚速度

背景&#xff1a; 运行一个长事务会话SQL&#xff0c;取消运行或者kill会话&#xff0c;回滚时间较长的情况。 影响到其它业务运行&#xff0c;需要尽快回滚的场景。 1.可以通过kill会话对应的操作系统进程&#xff0c;能够使用到并行恢复&#xff0c;会加快回滚速度。&…

汽车宣传动画渲染怎么做?云渲染加速汽车动画渲染

在汽车行业&#xff0c;宣传动画已成为展示新车型和技术创新的重要工具。高质量的渲染不仅能够吸引观众的眼球&#xff0c;还能有效传达汽车的性能和美学。随着技术的发展&#xff0c;云渲染技术为汽车宣传动画的渲染提供了新的可能性&#xff0c;大大提高了渲染效率和质量。 第…

一些零散的和编译相关的语法/flash-attn涉及语法扫盲

#pragma once&#xff1a;一个编译指令&#xff0c;用于防止头文件被多次包含。当编译器遇到#pragma once时&#xff0c;它会确保该头文件在一个编译单元&#xff08;一个.cpp文件及其包含的所有文件&#xff09;中只会被包含一次。即使该文件被间接包含多次&#xff0c;编译器…

JavaWeb的小结03

第2章-第3节 一、知识点 Cookie、Session、Filter过滤器、Listener。 二、目标 理解Cookie和Session的区别。 掌握Cookie和Session的基本用法。 理解Filter过滤器的作用。 三、内容分析 重点 理解Cookie和Session的区别。 掌握Cookie和Session的基本用法。 理解Filter过…

minio简单使用

文章目录 简介官方地址Linux下载安装安装服务启动关闭帮助命令 java开发minio依赖包新建项目pom配置文件配置类Service测试类运行测试 Api使用前言针对桶的操作查看某个桶是否存在创建一个桶返回桶列表删除一个桶 针对文件的操作上传文件到桶中(本地文件上传)上传文件到桶中(基…