题目要求的比它的邻居比自己奖励,因此,我们有最少一个多的。所有我们可以找到所有的坑,凹坑例如,存在以下三种情况。
找到全部的凹点后,我们就能够从凹点处開始向左右两个方向依次查找递增序列。当中每一个高的都要比相邻的矮的多一个。比方1,2,5,4.我们找到凹点为1 和4,那么从1開始向左没有其它点,我们向右,依次得到2 比1高,2的糖果应该是1的基础上加1。为2, 5比2高,5的糖果是在2的基础上加1,为3。
令一个凹点4, 向左,5比4高,5的糖果应该是在4的基础上加 1,为2,这时我们发现冲突了,从凹点1 開始,我们得到的5的糖果是3。可是从凹点 4 開始,我们得到的糖果数却为2 ,此时我们选择哪个呢?当然,假设要少的,当然是2,可是它却违反了题目中的限定条件。5假设为2 ,就不比2的糖果数多了,所以这时我们就应该选择最大的,这说明了什么呢?说明从左面開始向右到 5 得到的递增序列的长度大于从4開始向左到5得到的递增序列。
也就是说,得到的糖果数的多少,取决于所构成的连续递增序列的长度。
class Solution: def candy(self, A): if len(A) == 0: return 0 candies = [1] * len(A) #insert two guard at both bounder #为了便于处理凹点,我们在左右边界各插入一个点作为哨兵,这样在比較的时候 #就不用额外处理边界点了。A.insert(0, A[0]) A.append(A[-1]) #pits 用来存储全部的凹点下标 pits = [] for i in range(1, len(A) - 1): if A[i] <= A[i - 1] and A[i] < A[i + 1] or A[i] <= A[i + 1] and A[i] < A[i - 1]: pits.append(i) #从左到右一次处理各个凹点 for i in pits: # go left j = i while A[j - 1] > A[j]: #由于A数组增加了哨兵的缘故,所以A和candies的下标不是严格对齐的,差了一个 if candies[j - 2] < candies[j - 1] + 1: candies[j - 2] = candies[j - 1] + 1 j -= 1 else: break # go right j = i while A[j + 1] > A[j]: if candies[j] < candies[j - 1] + 1: candies[j] = candies[j - 1] + 1 j += 1 else: break return sum(candies)
这里我们须要一个额外的pits数组来存储全部的凹点,事实上通过刚才我们的分析,第二种实现方式已经出现了,就是从左開始,找递增序列,然后添加糖果。对于每一个数,它和左边构成的递增序列与从右面构成的递增序列可能不一样,如上例中的5,跟左边够成的递增序列为 1,2 5,长度为3,跟右面的构成的递增序列为4,5,长度为2,而5最少的糖果数是取决于最长的递增序列的。所以我们就能够从左到右遍历一遍。然后再从右向左遍历一遍。取两次遍历的最大值。
class Solution: def candy(self, A): if len(A) == 0: return 0 candies = [1] * len(A) #从左向右,按着递增来分配糖果 for i in range(1, len(A)): if A[i] > A[i - 1]: candies[i] = candies[i - 1] + 1 #从右向左,按着递增来分配糖果。并取最大值 for i in xrange(len(A) - 2, -1, -1): if A[i] > A[i + 1] and candies[i] < candies[i + 1] + 1: candies[i] = candies[i + 1] + 1 return sum(candies)
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