题解 | #换位#

换位

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题意整理

  • 给定两个同样大小的数列,现在要将第一个变为严格降序,第二个变为严格升序。
  • 可以交换两个数列同一列的元素,问最少交换多少次。
  • 如果无法交换成严格有序,返回-1。

方法一(动态规划)

1.解题思路

  • 状态定义:表示当前无交换的最少交换次数,表示当前有交换的最少交换次数。
  • 状态初始化:当只有一个元素时,无交换的最少交换次数显然为0,有交换的最少交换次数显然为1。
  • 状态转移:先将当前位置的状态设置为不可达,然后分四种情况进行讨论。如果并且,不需交换,用前一次无交换的最小次数跟新当前无交换的状态;如果并且,i-1处需要交换,用前一次有交换的最小次数跟新当前无交换的状态;如果并且,当前处需要交换,用前一次无交换的最小次数加1跟新当前有交换的状态;如果并且,i-1处和当前处都需要交换,用前一次有交换的最小次数加1跟新当前有交换的状态。
  • 得到最后一个下标的两个状态值,取较小值即可。如果是不可达状态,返回-1,否则返回较小的状态值。

2.代码实现

import java.util.*;

public class Solution {
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     *
     * 计算最小交换次数
     * @param firstRow int一维数组 第一行的数列数据
     * @param secondRow int一维数组 第二行的数列数据
     * @return int
     */
    //最大Integer型整数的一半
    final int INF=Integer.MAX_VALUE/2;

    public int arrange (int[] firstRow, int[] secondRow) {
        int n=firstRow.length;
        //dp[i][0]表示当前无交换的最少交换次数,dp[i][1]表示当前有交换的最少交换次数
        int[][] dp=new int[n][2];
        //初始化
        dp[0][0]=0;
        dp[0][1]=1;
        for(int i=1;i<n;i++){
            //设置为不可达状态
            dp[i][0]=INF;
            dp[i][1]=INF;
            //如果不需交换,跟新dp[i][0]
            if(firstRow[i]<firstRow[i-1]&&secondRow[i]>secondRow[i-1]){
                dp[i][0]=Math.min(dp[i][0],dp[i-1][0]);
            }
            //如果i-1处需要交换,跟新dp[i][0]
            if(firstRow[i]<secondRow[i-1]&&secondRow[i]>firstRow[i-1]){
                dp[i][0]=Math.min(dp[i][0],dp[i-1][1]);
            }
            //如果当前处需要交换,跟新dp[i][1]
            if(secondRow[i]<firstRow[i-1]&&firstRow[i]>secondRow[i-1]){
                dp[i][1]=Math.min(dp[i][1],dp[i-1][0]+1);
            }
            //如果i-1处和当前处都需要交换,跟新dp[i][1]
            if(firstRow[i]>firstRow[i-1]&&secondRow[i]<secondRow[i-1]){
                dp[i][1]=Math.min(dp[i][1],dp[i-1][1]+1);
            }
        }
        //取较小者
        int min=Math.min(dp[n-1][0],dp[n-1][1]);
        if(min==INF) return -1;
        return min;
    }
}

3.复杂度分析

  • 时间复杂度:只需线性遍历数组一次,所以时间复杂度为
  • 空间复杂度:需要额外大小为的dp数组,所以空间复杂度为

方法二(空间优化)

1.解题思路

此方法和方法一的思路相同,分析可发现,每一次的状态值只与前一次的两个状态值有关,所以可能使用临时变量的方式先计算出跟新值,再用跟新值替换掉旧值,从而达到记录所有状态的目的。

动图展示:
图片说明

2.代码实现

import java.util.*;

public class Solution {
    /**
     * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
     *
     * 计算最小交换次数
     * @param firstRow int一维数组 第一行的数列数据
     * @param secondRow int一维数组 第二行的数列数据
     * @return int
     */
    //最大Integer型整数的一半
    final int INF=Integer.MAX_VALUE/2;

    public int arrange (int[] firstRow, int[] secondRow) {
        int n=firstRow.length;
        //初始化
        int nochange=0;
        int change=1;
        for(int i=1;i<n;i++){
            //设置为不可达状态
            int tmp1=INF;
            int tmp2=INF;
            //如果不需交换,跟新dp[i][0]
            if(firstRow[i]<firstRow[i-1]&&secondRow[i]>secondRow[i-1]){
                tmp1=Math.min(tmp1,nochange);
            }
            //如果i-1处需要交换,跟新dp[i][0]
            if(firstRow[i]<secondRow[i-1]&&secondRow[i]>firstRow[i-1]){
                tmp1=Math.min(tmp1,change);
            }
            //如果当前处需要交换,跟新dp[i][1]
            if(secondRow[i]<firstRow[i-1]&&firstRow[i]>secondRow[i-1]){
                tmp2=Math.min(tmp2,nochange+1);
            }
            //如果i-1处和当前处都需要交换,跟新dp[i][1]
            if(firstRow[i]>firstRow[i-1]&&secondRow[i]<secondRow[i-1]){
                tmp2=Math.min(tmp2,change+1);
            }
            nochange=tmp1;
            change=tmp2;
        }
        //取较小者
        int min=Math.min(nochange,change);
        if(min==INF) return -1;
        return min;
    }
}

3.复杂度分析

  • 时间复杂度:只需线性遍历数组一次,所以时间复杂度为
  • 空间复杂度:需要额外常数级别的空间,所以空间复杂度为
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不愿透露姓名的神秘牛友
09-30 19:49
起名星人:蛮离谱的,直接要求转投销售
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