滑動窗口應用: 成功組隊的數目 Count Number of Teams_Leetcode #1395

更新於 發佈於 閱讀時間約 4 分鐘

題目敘述 Count Number of Teams

給定一個輸入陣列rating,裡面代表每位成員的評分

挑選三位成員,對應到三個index i, j, k 且 i < j < k

如果rating[i] < rating[j] < rating[k] ,則此三人可以組成一隊。

或者rating[i] > rating[j] > rating[k] ,則此三人也可以組成一隊。

請問成功組成三人小隊的方法數有多少?


測試範例

Example 1:

Input: rating = [2,5,3,4,1]
Output: 3
Explanation:
成功的組隊方式 (2,3,4), (5,4,1), (5,3,1).

Example 2:

Input: rating = [2,1,3]
Output: 0
Explanation:
無解 無法找到 評分遞減或評分遞增的三人組隊方式​

Example 3:

Input: rating = [1,2,3,4]
Output: 4
成功的組隊方式 (1,2,3), (1,2,4), (1,3,4), (2,3,4).

演算法 滑動窗口 + 統計左側右側資訊


假想中央那名成員為在index j 的位置,
統計左方rating 比較小 和 右方rating比較大的成員數量。

如次一來,
遞增排列組隊方法數 = 左方rating比較小的成員數量 * 右方rating比較大的成員數量

遞減排列組隊方法數 = 左方rating比較大的成員數量 * 右方rating比較小的成員數量


最後,用一個for loop,把index j 從頭到尾掃描一遍,累加所有合法的組隊方式即可。


示意圖 滑動窗口 + 統計左側右側資訊

raw-image

程式碼 滑動窗口 + 統計左側右側資訊

class Solution:
def numTeams(self, rating: List[int]) -> int:
r, size = rating, len( rating )

# compute statistics of sliding range
left_smaller = [ sum( r[i] < r[j] for i in range(0,j) ) for j in range(size) ]
right_bigger = [ sum( r[j] < r[k] for k in range(j+1, size) ) for j in range(size)]

num_of_teams = 0

# j slides from 0 to ( n-1 ), and j stands for the index of middle element
for j in range( 0, size):

num_of_ascending_team = left_smaller[j] * right_bigger[j]
num_of_descending_team = ( j - left_smaller[j] ) * ( size-1 - j - right_bigger[j] )

num_of_teams += ( num_of_ascending_team + num_of_descending_team )

return num_of_teams


複雜度分析

時間複雜度: O(n^2)

預先統計左右兩次資訊,雙層迴圈耗費O(n^2)

累加組隊數量,單層迴圈耗費O(n)


空間複雜度: O(n)

預先統計左右兩次資訊,需要額外的O(n)空間


Reference

[1] Count Number of Teams - LeetCode

留言
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Vanessa  Li-avatar-img
2024/07/29
前面還可以稍理解,後面就放空了🤣
🐕‍🦺🐕🦮排排坐~看天書😚
小松鼠-avatar-img
發文者
2024/07/29
林燃(創作小說家) 小松鼠看神仙姊姊的小說😚😚😚
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小松鼠的演算法樂園
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由有業界實戰經驗的演算法工程師, 手把手教你建立解題的框架, 一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。 著重在讓讀者啟發思考、理解演算法,熟悉常見的演算法模板。 深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義,融會貫通演算法與資料結構的應用。 在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法,或者同一招解不同的題目,擴展廣度,並加深印象。
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