LC 554. 砖墙

题目描述

这是 LeetCode 上的 554. 砖墙 ,难度为 中等

你的面前有一堵矩形的、由 n 行砖块组成的砖墙。

这些砖块高度相同(也就是一个单位高)但是宽度不同,每一行砖块的宽度之和相等。

你现在要画一条自顶向下的、穿过最少砖块的垂线。

如果你画的线只是从砖块的边缘经过,就不算穿过这块砖。

你不能沿着墙的两个垂直边缘之一画线,这样显然是没有穿过一块砖的。

给你一个二维数组 wall,该数组包含这堵墙的相关信息。

其中,wall[i] 是一个代表从左至右每块砖的宽度的数组。

你需要找出怎样画才能使这条线穿过的砖块数量最少,并且返回穿过的砖块数量。

示例 1:

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输入:wall = [[1,2,2,1],[3,1,2],[1,3,2],[2,4],[3,1,2],[1,3,1,1]]

输出:2

示例 2:

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输入:wall = [[1],[1],[1]]

输出:3

提示:

  • $n = wall.length$
  • $1 <= n <= 10^4$
  • $1 <= wall[i].length <= 10^4$
  • $1 <= sum(wall[i].length) <= 2 \times 10^4$
  • 对于每一行 isum(wall[i]) 是相同的
  • $1 <= wall[i][j] <= 2^{31} - 1$

哈希表

题目要求穿过的砖块数量最少,等效于通过的间隙最多。

我们可以使用「哈希表」记录每个间隙的出现次数,最终统计所有行中哪些间隙出现得最多,使用「总行数」减去「间隙出现的最多次数」即是答案。

如何记录间隙呢?直接使用行前缀记录即可。

就用示例数据来举 🌰 :

  • 第 1 行的间隙有 [1,3,5]
  • 第 2 行的间隙有 [3,4]
  • 第 3 行的间隙有 [1,4]
  • 第 4 行的间隙有 [2]
  • 第 5 行的间隙有 [3,4]
  • 第 6 行的间隙有 [1,4,5]

对间隙计数完成后,遍历「哈希表」找出出现次数最多间隙 4,根据同一个间隙编号只会在单行内被统计一次,用总行数减去出现次数,即得到「最少穿过的砖块数」。

Java 代码:

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class Solution {
public int leastBricks(List<List<Integer>> wall) {
int n = wall.size(), ans = n;
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0, sum = 0; i < n; i++, sum = 0) {
for (int cur : wall.get(i)) {
sum += cur;
map.put(sum, map.getOrDefault(sum, 0) + 1);
}
map.remove(sum); // 不能从两边穿过,需要 remove 掉最后一个
}
for (int u : map.keySet()) ans = Math.min(ans, n - map.get(u));
return ans;
}
}

C++ 代码:
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class Solution {
public:
int leastBricks(vector<vector<int>>& wall) {
int n = wall.size(), ans = n;
unordered_map<int, int> map;
for (int i = 0, sum = 0; i < n; i++, sum = 0) {
for (int cur : wall[i]) {
sum += cur;
map[sum]++;
}
map[sum]--;
}
for (auto& u : map) ans = min(ans, n - u.second);
return ans;
}
};

Python 代码:
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class Solution:
def leastBricks(self, wall: List[List[int]]) -> int:
n, ans = len(wall), len(wall)
mapping = defaultdict(int)
sumv = 0
for i in range(n):
for cur in wall[i]:
sumv += cur
mapping[sumv] += 1
mapping[sumv] -= 1
sumv = 0
for u in mapping:
ans = min(ans, n - mapping[u])
return ans

TypeScript 代码:
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function leastBricks(wall: number[][]): number {
let n = wall.length, ans = n;
const map: Map<number, number> = new Map();
for (let i = 0, sum = 0; i < n; i++, sum = 0) {
for (const cur of wall[i]) {
sum += cur;
if (map.has(sum)) map.set(sum, map.get(sum) + 1);
else map.set(sum, 1);
}
map.set(sum, map.get(sum) - 1);
}
map.forEach((value: number) => {
ans = Math.min(ans, n - value);
});
return ans;
};

  • 时间复杂度:记所有砖块数量为 n,所有砖块都会被扫描。复杂度为 $O(n)$
  • 空间复杂度:$O(n)$

关于是否需要考虑「溢出」的说明

类似的问题,在之前 题解 也说过,这里再提一下 ~

当 Java 发生溢出时,会直接转成负数来处理。因此对于本题不会影响正确性(不重复溢出的话)。

可以通过以下例子来体会:

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{
System.out.println(Integer.MIN_VALUE); // -2147483648

int a = Integer.MAX_VALUE;
System.out.println(a); // 2147483647
a += 1;
System.out.println(a); // -2147483648
a -= 1;
System.out.println(a); //2147483647
}

这意味着,如果我们在运算过程中如果只涉及「纯加减运算」,而不涉及「乘除」、「取最大值/最小值」和「数值大小判断」的话,Java 是不需要使用 Long 来确保正确性的,因为最终溢出会被转化回来。

按道理,CPP 本身对于 int 溢出的转化处理也是一样的。

但在 LC 上的 CPP 发生溢出时,不会直接转成负数来处理,而是直接抛出异常。因此同样的代码在 LC 上是无法被正常执行的:

[]
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{
cout << INT_MIN << endl; //-2147483648

int a = INT_MAX;
cout << a << endl; // 2147483647
a += 1; // 溢出报错
cout << a << endl;
a -= 1;
cout << a << endl;
}

这是一般性的,对于 LC 上的同一道题,Java 不需要处理溢出,CPP 需要处理的原因。


其实对应到本题,我这里不使用 long long,是因为猜想「题目」中的条件写错了:

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1 <= sum(wall[i]) <= 2 * 10^4

错写成了

1 <= sum(wall[i].length) <= 2 * 10^4

因为在给定下面两个条件的情况下:

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1 <= n <= 10^4
1 <= wall[i].length <= 10^4

$1 <= sum(wall[i].length) <= 2 * 10^4$ 十分多余。

针对反例:

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[
[2147483647,2147483647,2147483647,2147483647,1,2],
[2,2147483647,2147483647,2147483647,2147483647,1]
]

我用官方提供的代码,跑的也是 0,所以如果是以官方的代码为评测标准的话,用 long long 反而是 WA 了 🤣


最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.554 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

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