面试算法37:小行星碰撞

2024-02-09 10:30

本文主要是介绍面试算法37:小行星碰撞,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题目

输入一个表示小行星的数组,数组中每个数字的绝对值表示小行星的大小,数字的正负号表示小行星运动的方向,正号表示向右飞行,负号表示向左飞行。如果两颗小行星相撞,那么体积较小的小行星将会爆炸最终消失,体积较大的小行星不受影响。如果相撞的两颗小行星大小相同,那么它们都会爆炸消失。飞行方向相同的小行星永远不会相撞。求最终剩下的小行星。例如,有6颗小行星[4,5,-6,4,8,-5],如图6.2所示(箭头表示飞行的方向),它们相撞之后最终剩下3颗小行星[-6,4,8]。
在这里插入图片描述

分析

下面以一个具体的例子来分析小行星碰撞的规律。先假设有6颗小行星[4,5,-6,4,8,-5],然后逐一分析它们的飞行情况。第1颗是向右飞行的大小为4的小行星。此时还不知道它会不会和其他小行星碰撞,可以先将它保存到某个数据容器中。第2颗还是一颗向右飞行的小行星,它的大小为5。它和前面一颗小行星的飞行方向相同,所以不会碰撞。但现在还不知道它会不会和后面的小行星碰撞,因此也将它保存到数据容器中。第3颗是一颗向左飞行的小行星,大小为6。由于它和前面两颗小行星是相向而行的,因此会和前面两颗小行星相撞。由于大小为5的小行星离它更近,因此这两颗小行星将会先相撞。先后向数据容器中保存了大小为4、5的两颗小行星,后保存到数据容器中的小行星先和其他的小行星相撞。

根据题目的碰撞规则,小的小行星将会爆炸消失,因此当大小分别为5和6的两颗小行星相撞时,大小为5的小行星会爆炸消失。大小为6的小行星继续向左飞行,它将和大小为4的小行星相撞。大小为4的小行星爆炸消失,留下大小为6的小行星向左飞行。此时左边已经没有更多的小行星和这颗大小为6的小行星相撞,将它入栈。

接下来是两颗向右飞行的小行星,大小分别为4和8,它们和大小为6的小行星背向飞行,肯定不会相撞,因此将它们也先后入栈。最后是一颗大小为5向左飞行的小行星。此时栈中保存了3颗小行星[-6,4,8],大小为8的小行星离它最近而且相向飞行,因此它将与大小为8的小行星相撞,然后爆炸消失。最终剩下3颗小行星[-6,4,8]。

public class Test {public static void main(String[] args) {int[] tokens = {4, 5, -6, 4, 8, -5};int[] result = asteroidCollision(tokens);for (int res : result) {System.out.println(res);}}public static int[] asteroidCollision(int[] asteroids) {Stack<Integer> stack = new Stack<>();for (int as : asteroids) {while (!stack.empty() && stack.peek() > 0 && stack.peek() < -as) {// 为什么while循环,是因为as没有被撞碎,接着撞stack.pop();}if (!stack.empty() && stack.peek() > 0 && stack.peek() == -as) {// 为什么没有while循环,是因为as被撞碎了stack.pop();}else if (as > 0 || stack.empty() || stack.peek() < 0) {stack.push(as);}// 如果不符合上述情况,则这里表示as被撞碎了,继续分析下一颗行星}return stack.stream().mapToInt(i -> i).toArray();}
}

这篇关于面试算法37:小行星碰撞的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/693957

相关文章

使用雪花算法产生id导致前端精度缺失问题解决方案

《使用雪花算法产生id导致前端精度缺失问题解决方案》雪花算法由Twitter提出,设计目的是生成唯一的、递增的ID,下面:本文主要介绍使用雪花算法产生id导致前端精度缺失问题的解决方案,文中通过代... 目录一、问题根源二、解决方案1. 全局配置Jackson序列化规则2. 实体类必须使用Long封装类3.

Springboot实现推荐系统的协同过滤算法

《Springboot实现推荐系统的协同过滤算法》协同过滤算法是一种在推荐系统中广泛使用的算法,用于预测用户对物品(如商品、电影、音乐等)的偏好,从而实现个性化推荐,下面给大家介绍Springboot... 目录前言基本原理 算法分类 计算方法应用场景 代码实现 前言协同过滤算法(Collaborativ

数据库面试必备之MySQL中的乐观锁与悲观锁

《数据库面试必备之MySQL中的乐观锁与悲观锁》:本文主要介绍数据库面试必备之MySQL中乐观锁与悲观锁的相关资料,乐观锁适用于读多写少的场景,通过版本号检查避免冲突,而悲观锁适用于写多读少且对数... 目录一、引言二、乐观锁(一)原理(二)应用场景(三)示例代码三、悲观锁(一)原理(二)应用场景(三)示例

openCV中KNN算法的实现

《openCV中KNN算法的实现》KNN算法是一种简单且常用的分类算法,本文主要介绍了openCV中KNN算法的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的... 目录KNN算法流程使用OpenCV实现KNNOpenCV 是一个开源的跨平台计算机视觉库,它提供了各

springboot+dubbo实现时间轮算法

《springboot+dubbo实现时间轮算法》时间轮是一种高效利用线程资源进行批量化调度的算法,本文主要介绍了springboot+dubbo实现时间轮算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家... 目录前言一、参数说明二、具体实现1、HashedwheelTimer2、createWheel3、n

SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码

《SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码》加盐算法是一种用于增强密码安全性的技术,本文主要介绍了SpringBoot实现MD5加盐算法的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习... 目录一、什么是加盐算法二、如何实现加盐算法2.1 加盐算法代码实现2.2 注册页面中进行密码加盐2.

Java时间轮调度算法的代码实现

《Java时间轮调度算法的代码实现》时间轮是一种高效的定时调度算法,主要用于管理延时任务或周期性任务,它通过一个环形数组(时间轮)和指针来实现,将大量定时任务分摊到固定的时间槽中,极大地降低了时间复杂... 目录1、简述2、时间轮的原理3. 时间轮的实现步骤3.1 定义时间槽3.2 定义时间轮3.3 使用时

如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法

《如何通过Golang的container/list实现LRU缓存算法》文章介绍了Go语言中container/list包实现的双向链表,并探讨了如何使用链表实现LRU缓存,LRU缓存通过维护一个双向... 目录力扣:146. LRU 缓存主要结构 List 和 Element常用方法1. 初始化链表2.

golang字符串匹配算法解读

《golang字符串匹配算法解读》文章介绍了字符串匹配算法的原理,特别是Knuth-Morris-Pratt(KMP)算法,该算法通过构建模式串的前缀表来减少匹配时的不必要的字符比较,从而提高效率,在... 目录简介KMP实现代码总结简介字符串匹配算法主要用于在一个较长的文本串中查找一个较短的字符串(称为

通俗易懂的Java常见限流算法具体实现

《通俗易懂的Java常见限流算法具体实现》:本文主要介绍Java常见限流算法具体实现的相关资料,包括漏桶算法、令牌桶算法、Nginx限流和Redis+Lua限流的实现原理和具体步骤,并比较了它们的... 目录一、漏桶算法1.漏桶算法的思想和原理2.具体实现二、令牌桶算法1.令牌桶算法流程:2.具体实现2.1