LeetCode[296] Best Meeting Point
A group of two or more people wants to meet and minimize the total
travel distance. You are given a 2D grid of values 0 or 1, where each
1 marks the home of someone in the group. The distance is calculated
using Manhattan Distance, where distance(p1, p2) = |p2.x - p1.x| +
|p2.y - p1.y|.For example, given three people living at (0,0), (0,4), and (2,2):
1 - 0 - 0 - 0 - 1
0 - 0 - 0 - 0 - 0
0 - 0 - 1 - 0 - 0
The point (0,2) is an ideal meeting point, as the total travel distance of 2+2+2=6 is minimal. So return 6.
投射法
复杂度
O(MN), O(N)
思路
将二维数组上的点,分别映射到一维的坐标上。然后将两个结果相加。先考虑在一条直线上不同的点之间的最小距离值。再将所有的点映射到一条纵线上,考虑他们之间的距离的最小值。
代码
// O(MN)
public int minTotalDistance(int[][] grid) {
// means which row has the people on it
List<Integer> row = new LinkedList<>();
// means which col has the people on it
List<Integer> col = new LinkedList<>();
for(int i = 0; i< grid.length; i ++) {
for(int j = 0; j < grid[0].length; j ++) {
if(grid[i][j] == 1) {
row.add(i);
col.add(j);
}
}
}
// 分别放到一维上来做;
return getMin(row) + getMin(col);
}
public int getMin(List<Integer> list) {
int res = 0;
Collections.sort(list);
int i = 0, j = list.size() - 1;
while(i < j) {
res += list.get(j --) - list.get(i ++);
}
return res;
}
Bucket Sort
复杂度
O(MN),O(N)
思路
分别建立行和列的数组,用来存放,在某一行,或者某一列,一共有多少人在这一个位置上。
假设有m个人在i列上,有n个人在第j列上,那么最少能消掉Min(m,n)=k个人,并且他们travel的距离是,2 k (j - i) / 2 = k * (j - i)。
同理,来处理行的情况。
代码
public int minTotalDistance(int[][] grid) {
int[] row = new int[grid.length];
int[] col = new int[grid[0].length];
for(int i = 0; i < grid.length; i ++) {
for(int j = 0; j < grid[0].length; j ++) {
if(grid[i][j] == 1) {
++ row[i];
++ col[j];
}
}
}
int res = 0;
for(int[] k : new int[][]{row, col}) {
int i = 0, j = k.length - 1;
while(i < j) {
// 在i,和j位置分别有多少人,取最小的人作为能消去的最少的人
int pair = Math.min(k[i], k[j]);
// (j - i) / 2 * 2 pair = pair * (j - i), 是这么多人走过的路
res += pair * (j - i);
// 要减去能消掉的人;
if((k[i] -= pair) == 0) i ++;
if((k[j] -= pair) == 0) j --;
}
}
return res;
}
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