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[数据结构与算法]优先队列加延迟删除

leetcode每日一题总结


提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档


题目

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。
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:
在这里插入图片描述

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

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/the-skyline-problem
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。


答案

首先先将所有关键节点存入一个数组中,然后顺序排序,将包含关键节点的建筑放入队列,然后判断此时天际线的高度,
因为有的建筑宽度可能横跨几个关键点,所以需要延迟删除,即等到本建筑的左右坐标不再包含关键点时,出队列。

代码如下(示例):

class Solution {
public:
    vector<vector<int>> getSkyline(vector<vector<int>>& buildings) {
        auto cmp = [](const pair<int, int>& a, const pair<int, int>& b) -> bool { return a.second < b.second; };
        priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, decltype(cmp)> que(cmp);

        vector<int> boundaries;
        for (auto& building : buildings) {
            boundaries.emplace_back(building[0]);
            boundaries.emplace_back(building[1]);
        }
        sort(boundaries.begin(), boundaries.end());

        vector<vector<int>> ret;
        int n = buildings.size(), idx = 0;
        for (auto& boundary : boundaries) {
            while (idx < n && buildings[idx][0] <= boundary) {
                que.emplace(buildings[idx][1], buildings[idx][2]);
                idx++;
            }
            while (!que.empty() && que.top().first <= boundary) {
                que.pop();
            }

            int maxn = que.empty() ? 0 : que.top().second;
            if (ret.size() == 0 || maxn != ret.back()[1]) {
                ret.push_back({boundary, maxn});
            }
        }
        return ret;
    }
};

总结

又一个实用的思想,适用于某些关键点是顺序时的判断问题,若节点对关键点的判断产生延迟影响,即有可能为一个区间,则需要保证本节点对后续关键点没有影响后才能出队列(这是延迟思想的关键)。

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加:2021-07-15 23:50:43  更:2021-07-15 23:50:58 
 
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