您现在的位置是:首页 > 文章详情

LeetCode 599: 两个列表的最小索引总和 Minimum Index Sum of Two Lists

日期:2019-10-24点击:467

题目:

假设 Andy 和 Doris 想在晚餐时选择一家餐厅,并且他们都有一个表示最喜爱餐厅的列表,每个餐厅的名字用字符串表示。

Suppose Andy and Doris want to choose a restaurant for dinner, and they both have a list of favorite restaurants represented by strings.

你需要帮助他们用最少的索引和找出他们共同喜爱的餐厅。如果答案不止一个,则输出所有答案并且不考虑顺序。你可以假设总是存在一个答案。

You need to help them find out their common interest with the least list index sum. If there is a choice tie between answers, output all of them with no order requirement. You could assume there always exists an answer.

示例 1:

输入: ["Shogun", "Tapioca Express", "Burger King", "KFC"] ["Piatti", "The Grill at Torrey Pines", "Hungry Hunter Steakhouse", "Shogun"] 输出: ["Shogun"] 解释: 他们唯一共同喜爱的餐厅是“Shogun”。

示例 2:

输入: ["Shogun", "Tapioca Express", "Burger King", "KFC"] ["KFC", "Shogun", "Burger King"] 输出: ["Shogun"] 解释: 他们共同喜爱且具有最小索引和的餐厅是“Shogun”,它有最小的索引和1(0+1)。

提示:

  1. 两个列表的长度范围都在 [1, 1000] 内。
  2. 两个列表中的字符串的长度将在 [1,30] 的范围内。
  3. 下标从 0 开始,到列表的长度减 1。
  4. 两个列表都没有重复的元素。

Note:

  1. The length of both lists will be in the range of [1, 1000].
  2. The length of strings in both lists will be in the range of [1, 30].
  3. The index is starting from 0 to the list length minus 1.
  4. No duplicates in both lists.

解题思路:

两个字符串数组,找重复出现的元素,返回其索引和最小的目标数组。最容易想到的解法就是用哈希映射解题,Key 存储其数组的每个元素值,Value 存储其下标索引。第一次遍历将其中一个数组添加到哈希映射,第二次遍历查找目标元素。需要维护一个最小索引和来保证查询的目标索引和为最小。

哈希表解题:

Java:

class Solution { public String[] findRestaurant(String[] list1, String[] list2) { Map<String, Integer> map = new HashMap<>();//建立哈希映射 for (int i = 0; i < list1.length; i++)//初次遍历将一个数组建立映射关系 map.put(list1[i], i); List<String> res = new ArrayList<>();//待返回的目标数组 int sum = Integer.MAX_VALUE;//sum为当前满足条件的最小索引和 for (int i = 0; i < list2.length; i++) {//第二次遍历查找目标元素 if (map.containsKey(list2[i])) { int tmp = i + map.get(list2[i]);//当前索引和 if (tmp < sum) {//如果当前索引和更小 res.clear();//清除目标数组 res.add(list2[i]);//添加该元素 sum = tmp;// 刷新最小索引和 } else if (tmp == sum)//如果索引和相等 res.add(list2[i]);//只添加元素 } } return res.toArray(new String[res.size()]);//转成 string 数组 } }

Python:

class Solution: def findRestaurant(self, list1: List[str], list2: List[str]) -> List[str]: hash_map = dict()# 建立哈希映射 for i, s in enumerate(list1):# 初次遍历将一个数组建立映射关系 hash_map[s] = i min_sum = 2001# 当前满足条件的最小索引和 res = list()# 待返回的目标数组 for i, s in enumerate(list2):# 第二次枚举遍历查找目标元素 if s in hash_map: tmp = i+hash_map[s]# 当前索引和 if tmp < min_sum:# 如果当前索引和更小 res.clear()# 清除目标数组 res.append(s)# 添加该元素 min_sum = tmp# 刷新最小索引和 elif tmp == min_sum:# 如果索引和相等 res.append(s)# 只添加元素 return res

操作索引解题:

这种解法非常巧妙,虽然效率很低。以下解释摘自 LeetCode,可以作为参考扩展思路:

另一种可以遍历不同 sumsum (下标和),并判断是否有字符串分别出现在 list1 和 list2 中且下标和为 sum。

现在我们知道下标和的值 sum 数值范围从 0 到 m + n - 1。这里 m 和 n 分别是 list1 和 list2 的长度,我们现在可以升序枚举 sum ,对于每个 sum,我们遍历 list1,假设当前下标为 i,为了得到下标和 sum,list2 中的下标 j 为 sum−i。通过这样的办法,我们不需要遍历 list2,而可以直接通过计算得到在 list2 中对应的下标。

对于每个 sum,我们遍历 list1 的所有下标,一旦有 list1 和 list2 中的字符串匹配,就把匹配字符串放入一个 res 列表中。

我们对 sum 升序数组中所有值做相同的过程,对于每个 sum 遍历完一遍 list1 之后,我们检查 res 列表是否为空。如果是空的,我们继续遍历下一个 sum 数组。如果不为空,当前的 res 就是最小下标和的数组。这是因为我们遍历 sum 的顺序是升序的,所以第一个找到的列表就是结果列表。

!--链接:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-index-sum-of-two-lists/solution/liang-ge-lie-biao-de-zui-xiao-suo-yin-zong-he-by-l/--

Java:

class Solution { public String[] findRestaurant(String[] list1, String[] list2) { List<String> res = new ArrayList<>(); for (int sum = 0; sum < list1.length + list2.length - 1; sum++) { for (int i = 0; i <= sum; i++) { if (i < list1.length && sum - i < list2.length && list1[i].equals(list2[sum - i])) res.add(list1[i]); } if (res.size() > 0) break;//一旦找到最小索引和序列直接结束遍历,因为sum是递增的,之后得到的索引和一定更大 } return res.toArray(new String[res.size()]); } }

Python

class Solution: def findRestaurant(self, list1: List[str], list2: List[str]) -> List[str]: res = list() list1_size, list2_size = len(list1), len(list2) for min_sum in range(list1_size+list2_size-1): for i in range(min_sum+1): if i < list1_size and min_sum-i < list2_size and list1[i] == list2[min_sum-i]: res.append(list1[i]) if len(res) > 0:# 一旦找到最小索引和序列直接结束遍历,因为sum是递增的,之后得到的索引和一定更大 break return res

欢迎关注微。信公。众号:爱写Bug

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/722460
关注公众号

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。

持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。

文章评论

共有0条评论来说两句吧...

文章二维码

扫描即可查看该文章

点击排行

推荐阅读

最新文章