diff --git a/README.md b/README.md index 4e8962e..682180d 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -18,9 +18,9 @@ 3、**加粗等信息需要保留，同时鼓励扩展自己的知识**，增加参考文献，将重要知识点添加粗体或使用英语（或其他语言）特有的表达形式来表达某些思想。 -4、对于图片，很少包含汉字，如果不影响理解，比如图片右下角的公众号水印，就不必修改了。**如果汉字涉及算法理解，需要把图片一同修改了**，把汉字抹掉换成英文，或者汉字比较少的话，在汉字旁添加对应英文。**对于一些描述题目的图片**，都是我在中文版 LeetCode 上截的图，你可以去英文版 LeetCode 上寻找对应题目截图替换，如果不知道是哪一题，可以要求我给你找。 +4、对于图片，很少包含汉字，如果不影响理解，比如图片右下角的公众号水印，就不必修改了。**如果汉字涉及算法理解，需要把图片一同修改了**，把汉字抹掉换成英文，或者汉字比较少的话，在汉字旁添加对应英文。**对于一些描述题目的图片**，都是我在中文版 LeetCode 上截的图，你可以去英文版 LeetCode 上寻找对应题目截图替换，如果不知道是哪一题，可以在 issue 留言我给你找。原中文 md 文件需要删除。 -5、**保持原有的目录结构，但文件和文件夹的名称应改为英文**，md 文件的名称根据具体文章内容修改成恰当的英文，文章引用的图片路径有时也会包含中文，需要你将装有该图片的文件夹改成适当的英文。 +5、**保持原有的目录结构，但文件和文件夹的名称应改为英文**，md 文件的名称根据具体文章内容修改成恰当的英文（文件名不要带空格），文章引用的图片路径有时也会包含中文，需要你将装有该图片的文件夹改成适当的英文。 6、**只处理在 issue 中约定的文章（和相关的图片），不要动其他任何的内容**，否则后续你对主仓库提交成果的时候，容易出现冲突。如果出现冲突，你需要先想办法使用 Git 工具解决本地仓库和主仓库的版本冲突才能提交 pull request，练习 Git 的使用是非常重要的。 diff --git a/dynamic_programming/Game Problems In Dynamic Programming .md b/dynamic_programming/GameProblemsInDynamicProgramming .md similarity index 100% rename from dynamic_programming/Game Problems In Dynamic Programming .md rename to dynamic_programming/GameProblemsInDynamicProgramming .md diff --git a/interview/Seat scheduling.md b/interview/Seatscheduling.md similarity index 100% rename from interview/Seat scheduling.md rename to interview/Seatscheduling.md diff --git a/interview/The Longest Palindromic Substring.md b/interview/TheLongestPalindromicSubstring.md similarity index 100% rename from interview/The Longest Palindromic Substring.md rename to interview/TheLongestPalindromicSubstring.md diff --git a/interview/座位调度.md b/interview/座位调度.md deleted file mode 100644 index 577d078..0000000 --- a/interview/座位调度.md +++ /dev/null @@ -1,208 +0,0 @@ -# 如何调度考生的座位 - -这是 LeetCode 第 885 题，有趣且具有一定技巧性。这种题目并不像动态规划这类算法拼智商，而是看你对常用数据结构的理解和写代码的水平，个人认为值得重视和学习。 - -另外说句题外话，很多读者都问，算法框架是如何总结出来的，其实框架反而是慢慢从细节里抠出来的。希望大家看了我们的文章之后，最好能抽时间把相关的问题亲自做一做，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行嘛。 - -先来描述一下题目：假设有一个考场，考场有一排共 `N` 个座位，索引分别是 `[0..N-1]`，考生会**陆续**进入考场考试，并且可能在**任何时候**离开考场。 - -你作为考官，要安排考生们的座位，满足：**每当一个学生进入时，你需要最大化他和最近其他人的距离；如果有多个这样的座位，安排到他到索引最小的那个座位**。这很符合实际情况对吧， - -也就是请你实现下面这样一个类： - -```java -class ExamRoom { - // 构造函数，传入座位总数 N - public ExamRoom(int N); - // 来了一名考生，返回你给他分配的座位 - public int seat(); - // 坐在 p 位置的考生离开了 - // 可以认为 p 位置一定坐有考生 - public void leave(int p); -} -``` - -比方说考场有 5 个座位，分别是 `[0..4]`： - -第一名考生进入时（调用 `seat()`），坐在任何位置都行，但是要给他安排索引最小的位置，也就是返回位置 0。 - -第二名学生进入时（再调用 `seat()`），要和旁边的人距离最远，也就是返回位置 4。 - -第三名学生进入时，要和旁边的人距离最远，应该做到中间，也就是座位 2。 - -如果再进一名学生，他可以坐在座位 1 或者 3，取较小的索引 1。 - -以此类推。 - -刚才所说的情况，没有调用 `leave` 函数，不过读者肯定能够发现规律： - -**如果将每两个相邻的考生看做线段的两端点，新安排考生就是找最长的线段，然后让该考生在中间把这个线段「二分」，中点就是给他分配的座位。`leave(p)` 其实就是去除端点 `p`，使得相邻两个线段合并为一个**。 - -核心思路很简单对吧，所以这个问题实际上实在考察你对数据结构的理解。对于上述这个逻辑，你用什么数据结构来实现呢？ - -### 一、思路分析 - -根据上述思路，首先需要把坐在教室的学生抽象成线段，我们可以简单的用一个大小为 2 的数组表示。 - -另外，思路需要我们找到「最长」的线段，还需要去除线段，增加线段。 - -**但凡遇到在动态过程中取最值的要求，肯定要使用有序数据结构，我们常用的数据结构就是二叉堆和平衡二叉搜索树了**。二叉堆实现的优先级队列取最值的时间复杂度是 O(logN)，但是只能删除最大值。平衡二叉树也可以取最值，也可以修改、删除任意一个值，而且时间复杂度都是 O(logN)。 - -综上，二叉堆不能满足 `leave` 操作，应该使用平衡二叉树。所以这里我们会用到 Java 的一种数据结构 `TreeSet`，这是一种有序数据结构，底层由红黑树维护有序性。 - -这里顺便提一下，一说到集合（Set）或者映射（Map），有的读者可能就想当然的认为是哈希集合（HashSet）或者哈希表（HashMap），这样理解是有点问题的。 - -因为哈希集合/映射底层是由哈希函数和数组实现的，特性是遍历无固定顺序，但是操作效率高，时间复杂度为 O(1)。 - -而集合/映射还可以依赖其他底层数据结构，常见的就是红黑树（一种平衡二叉搜索树），特性是自动维护其中元素的顺序，操作效率是 O(logN)。这种一般称为「有序集合/映射」。 - -我们使用的 `TreeSet` 就是一个有序集合，目的就是为了保持线段长度的有序性，快速查找最大线段，快速删除和插入。 - -### 二、简化问题 - -首先，如果有多个可选座位，需要选择索引最小的座位对吧？**我们先简化一下问题，暂时不管这个要求**，实现上述思路。 - -这个问题还用到一个常用的编程技巧，就是使用一个「虚拟线段」让算法正确启动，这就和链表相关的算法需要「虚拟头结点」一个道理。 - -```java -// 将端点 p 映射到以 p 为左端点的线段 -private Map startMap; -// 将端点 p 映射到以 p 为右端点的线段 -private Map endMap; -// 根据线段长度从小到大存放所有线段 -private TreeSet pq; -private int N; - -public ExamRoom(int N) { - this.N = N; - startMap = new HashMap<>(); - endMap = new HashMap<>(); - pq = new TreeSet<>((a, b) -> { - // 算出两个线段的长度 - int distA = distance(a); - int distB = distance(b); - // 长度更长的更大，排后面 - return distA - distB; - }); - // 在有序集合中先放一个虚拟线段 - addInterval(new int[] {-1, N}); -} - -/* 去除一个线段 */ -private void removeInterval(int[] intv) { - pq.remove(intv); - startMap.remove(intv[0]); - endMap.remove(intv[1]); -} - -/* 增加一个线段 */ -private void addInterval(int[] intv) { - pq.add(intv); - startMap.put(intv[0], intv); - endMap.put(intv[1], intv); -} - -/* 计算一个线段的长度 */ -private int distance(int[] intv) { - return intv[1] - intv[0] - 1; -} -``` - -「虚拟线段」其实就是为了将所有座位表示为一个线段： - -![](../pictures/座位调度/1.jpg) - -有了上述铺垫，主要 API `seat` 和 `leave` 就可以写了： - -```java -public int seat() { - // 从有序集合拿出最长的线段 - int[] longest = pq.last(); - int x = longest[0]; - int y = longest[1]; - int seat; - if (x == -1) { // 情况一 - seat = 0; - } else if (y == N) { // 情况二 - seat = N - 1; - } else { // 情况三 - seat = (y - x) / 2 + x; - } - // 将最长的线段分成两段 - int[] left = new int[] {x, seat}; - int[] right = new int[] {seat, y}; - removeInterval(longest); - addInterval(left); - addInterval(right); - return seat; -} - -public void leave(int p) { - // 将 p 左右的线段找出来 - int[] right = startMap.get(p); - int[] left = endMap.get(p); - // 合并两个线段成为一个线段 - int[] merged = new int[] {left[0], right[1]}; - removeInterval(left); - removeInterval(right); - addInterval(merged); -} -``` - -![三种情况](../pictures/座位调度/2.jpg) - -至此，算法就基本实现了，代码虽多，但思路很简单：找最长的线段，从中间分隔成两段，中点就是 `seat()` 的返回值；找 `p` 的左右线段，合并成一个线段，这就是 `leave(p)` 的逻辑。 - -### 三、进阶问题 - -但是，题目要求多个选择时选择索引最小的那个座位，我们刚才忽略了这个问题。比如下面这种情况会出错： - -![](../pictures/座位调度/3.jpg) - -现在有序集合里有线段 `[0,4]` 和 `[4,9]`，那么最长线段 `longest` 就是后者，按照 `seat` 的逻辑，就会分割 `[4,9]`，也就是返回座位 6。但正确答案应该是座位 2，因为 2 和 6 都满足最大化相邻考生距离的条件，二者应该取较小的。 - -![](../pictures/座位调度/4.jpg) - -**遇到题目的这种要求，解决方式就是修改有序数据结构的排序方式**。具体到这个问题，就是修改 `TreeMap` 的比较函数逻辑： - -```java -pq = new TreeSet<>((a, b) -> { - int distA = distance(a); - int distB = distance(b); - // 如果长度相同，就比较索引 - if (distA == distB) - return b[0] - a[0]; - return distA - distB; -}); -``` - -除此之外，还要改变 `distance` 函数，**不能简单地让它计算一个线段两个端点间的长度，而是让它计算该线段中点和端点之间的长度**。 - -```java -private int distance(int[] intv) { - int x = intv[0]; - int y = intv[1]; - if (x == -1) return y; - if (y == N) return N - 1 - x; - // 中点和端点之间的长度 - return (y - x) / 2; -} -``` - -![](../pictures/座位调度/5.jpg) - -这样，`[0,4]` 和 `[4,9]` 的 `distance` 值就相等了，算法会比较二者的索引，取较小的线段进行分割。到这里，这道算法题目算是完全解决了。 - -### 四、最后总结 - -本文聊的这个问题其实并不算难，虽然看起来代码很多。核心问题就是考察有序数据结构的理解和使用，来梳理一下。 - -处理动态问题一般都会用到有序数据结构，比如平衡二叉搜索树和二叉堆，二者的时间复杂度差不多，但前者支持的操作更多。 - -既然平衡二叉搜索树这么好用，还用二叉堆干嘛呢？因为二叉堆底层就是数组，实现简单啊，详见旧文「二叉堆详解」。你实现个红黑树试试？操作复杂，而且消耗的空间相对来说会多一些。具体问题，还是要选择恰当的数据结构来解决。 - -希望本文对大家有帮助。 - -坚持原创高质量文章，致力于把算法问题讲清楚，欢迎关注我的公众号 labuladong 获取最新文章： - -![labuladong](../pictures/labuladong.jpg) diff --git a/pictures/双指针/1.png b/pictures/DoublePointerTechnique/1.png similarity index 100% rename from pictures/双指针/1.png rename to pictures/DoublePointerTechnique/1.png diff --git a/pictures/双指针/2.png b/pictures/DoublePointerTechnique/2.png similarity index 100% rename from pictures/双指针/2.png rename to pictures/DoublePointerTechnique/2.png diff --git a/pictures/双指针/3.png b/pictures/DoublePointerTechnique/3.png similarity index 100% rename from pictures/双指针/3.png rename to pictures/DoublePointerTechnique/3.png diff --git a/pictures/双指针/center.png b/pictures/DoublePointerTechnique/center.png similarity index 100% rename from pictures/双指针/center.png rename to pictures/DoublePointerTechnique/center.png diff --git a/pictures/双指针/title.png b/pictures/DoublePointerTechnique/title.png similarity index 100% rename from pictures/双指针/title.png rename to pictures/DoublePointerTechnique/title.png diff --git a/think_like_computer/Details about Backtracking.md b/think_like_computer/DetailsaboutBacktracking.md similarity index 100% rename from think_like_computer/Details about Backtracking.md rename to think_like_computer/DetailsaboutBacktracking.md diff --git a/think_like_computer/The way to Algorithm learning.md b/think_like_computer/ThewaytoAlgorithmlearning.md similarity index 100% rename from think_like_computer/The way to Algorithm learning.md rename to think_like_computer/ThewaytoAlgorithmlearning.md diff --git a/workflow.png b/workflow.png deleted file mode 100644 index 69a7499..0000000 Binary files a/workflow.png and /dev/null differ