LC 1801. 积压订单中的订单总数

题目描述

这是 LeetCode 上的 1801. 积压订单中的订单总数 ,难度为 中等

给你一个二维整数数组 $orders$ ,其中每个 $orders[i] = [price_i, amount_i, orderType_i]$ 表示有 $amount_i$ 笔类型为 $orderType_i$、价格为 $price_i$ 的订单。

订单类型 $orderType_i$ 可以分为两种:

  • $0$ 表示这是一批采购订单 buy
  • $1$ 表示这是一批销售订单 sell

注意,$orders[i]$ 表示一批共计 $amount_i$ 笔的独立订单,这些订单的价格和类型相同。

对于所有有效的 $i$ ,由 $orders[i]$ 表示的所有订单提交时间均早于 $orders[i+1]$ 表示的所有订单。

存在由未执行订单组成的积压订单。积压订单最初是空的。

提交订单时,会发生以下情况:

  • 如果该订单是一采购订单 buy,则可以查看积压订单中价格 最低 的销售订单 sell。如果该销售订单 sell 的价格 低于或等于 当前采购订单 buy 的价格,则匹配并执行这两笔订单,并将销售订单 sell 从积压订单中删除。否则,采购订单 buy 将会添加到积压订单中。
  • 反之亦然,如果该订单是一笔销售订单 sell,则可以查看积压订单中价格 最高 的采购订单 buy。如果该采购订单 buy 的价格 高于或等于 当前销售订单 sell 的价格,则匹配并执行这两笔订单,并将采购订单 buy 从积压订单中删除。否则,销售订单 sell 将会添加到积压订单中。

输入所有订单后,返回积压订单中的订单总数。

由于数字可能很大,所以需要返回对 $10^9 + 7$ 取余的结果。

示例 1:

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输入:orders = [[10,5,0],[15,2,1],[25,1,1],[30,4,0]]

输出:6

解释:输入订单后会发生下述情况:
- 提交 5 笔采购订单,价格为 10 。没有销售订单,所以这 5 笔订单添加到积压订单中。
- 提交 2 笔销售订单,价格为 15 。没有采购订单的价格大于或等于 15 ,所以这 2 笔订单添加到积压订单中。
- 提交 1 笔销售订单,价格为 25 。没有采购订单的价格大于或等于 25 ,所以这 1 笔订单添加到积压订单中。
- 提交 4 笔采购订单,价格为 30 。前 2 笔采购订单与价格最低(价格为 15)的 2 笔销售订单匹配,从积压订单中删除这 2 笔销售订单。第 3 笔采购订单与价格最低的 1 笔销售订单匹配,销售订单价格为 25 ,从积压订单中删除这 1 笔销售订单。积压订单中不存在更多销售订单,所以第 4 笔采购订单需要添加到积压订单中。
最终,积压订单中有 5 笔价格为 10 的采购订单,和 1 笔价格为 30 的采购订单。所以积压订单中的订单总数为 6

示例 2:

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输入:orders = [[7,1000000000,1],[15,3,0],[5,999999995,0],[5,1,1]]

输出:999999984

解释:输入订单后会发生下述情况:
- 提交 109 笔销售订单,价格为 7 。没有采购订单,所以这 109 笔订单添加到积压订单中。
- 提交 3 笔采购订单,价格为 15 。这些采购订单与价格最低(价格为 7 )的 3 笔销售订单匹配,从积压订单中删除这 3 笔销售订单。
- 提交 999999995 笔采购订单,价格为 5 。销售订单的最低价为 7 ,所以这 999999995 笔订单添加到积压订单中。
- 提交 1 笔销售订单,价格为 5 。这笔销售订单与价格最高(价格为 5 )的 1 笔采购订单匹配,从积压订单中删除这 1 笔采购订单。
最终,积压订单中有 (1000000000-3) 笔价格为 7 的销售订单,和 (999999995-1) 笔价格为 5 的采购订单。所以积压订单中的订单总数为 1999999991 ,等于 999999984 % (109 + 7) 。

提示:

  • $1 <= orders.length <= 10^5$
  • $orders[i].length == 3$
  • $1 <= pricei, amounti <= 10^9$
  • orderTypei 为 $0$ 或 $1$

模拟 + 数据结构

整理题意:从前往后处理所有的 $orders[i]$,对于 buy 类型的订单,从积压订单中找价格低于等于当前价格的 sell 订单进行抵消;同理,对于 sell 类型的订单,从积压订单中找价格高于等于当前价格的 buy 订单进行抵消。问最终有多少积压订单。

这个找「最低/最高」价格的操作可以利用优先队列(堆)来做,对于积压的 buy 类型订单,我们总是要找价格高的,使用大根堆维护;对于积压的 sell 类型订单,我们总是要找价格低的,使用小根堆维护。

两个优先队列(堆)均维护形如 $(price_i, amount_i)$ 的二元组信息,代表价格为 $price_i$ 的订单积压了 $amount_i$ 单。

当处理(尝试匹配)了所有的 $orders[i]$ 之后,统计两个优先队列(堆)中订单数量即是答案。

代码:

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class Solution {
public int getNumberOfBacklogOrders(int[][] orders) {
PriorityQueue<int[]> buy = new PriorityQueue<>((a,b)->b[0]-a[0]), sell = new PriorityQueue<>((a,b)->a[0]-b[0]);
PriorityQueue<int[]> from = null, to = null;
boolean fromIsSell = false;
for (int[] order : orders) {
int p = order[0], a = order[1], t = order[2];
if (t == 0) {
from = sell; to = buy; fromIsSell = true;
} else {
from = buy; to = sell; fromIsSell = false;
}
while (a > 0 && !from.isEmpty() && (fromIsSell ? from.peek()[0] <= p : from.peek()[0] >= p)) {
int[] cur = from.poll();
int cnt = Math.min(cur[1], a);
cur[1] -= cnt; a -= cnt;
if (cur[1] > 0) from.add(cur);
}
if (a > 0) to.add(new int[]{p, a});
}
int ans = 0;
for (PriorityQueue<int[]> q : new PriorityQueue[]{buy, sell}) {
while (!q.isEmpty()) {
ans += q.poll()[1];
ans %= (int)1e9+7;
}
}
return ans;
}
}

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class Solution:
def getNumberOfBacklogOrders(self, orders: List[List[int]]) -> int:
buy, sell = [], []
for p, a, t in orders:
if t == 0:
from_heap, to_heap, from_is_sell = sell, buy, True
else:
from_heap, to_heap, from_is_sell = buy, sell, False
while a and from_heap and (from_heap[0][0] <= p if from_is_sell else -from_heap[0][0] >= p):
cur = heapq.heappop(from_heap)
if cur[1] > a:
heapq.heappush(from_heap, (cur[0], cur[1] - a))
a = 0
else:
a -= cur[1]
if a:
heapq.heappush(to_heap, (-p if from_is_sell else p, a))
ans, mod = 0, int(1e9)+7
for _, a in buy + sell:
ans += a
return ans % mod

  • 时间复杂度:令$n$ 为数组 orders 的长度,复杂度为 $O(n\log{n})$
  • 空间复杂度:$O(n)$

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.1801 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。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode

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