• LeetCode.1029-两城调度(Two City Scheduling)


    这是小川的第383次更新,第412篇原创

    01 看题和准备

    今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第245题(顺位题号是1029)。公司计划采访的人数为2N。将第i个人飞往城市A的费用是[i][0],将第i个人飞到城市B的费用是费用[i][1]

    返回将每个人带到一个城市的最低费用,这样每个城市就会有N个人到达。

    例如:

    输入:[[10,20],[30,200],[400,50],[30,20]]
    输出:110
    说明:
    第一个人去城市A,费用为10。
    第二个人去城市A,费用为30。
    第三个人去B市,费用为50。
    第四个人去B市,费用为20。
    总体最低费用为10 + 30 + 50 + 20 = 110,每个城市有一半的人在采访。

    注意

    • 1 <= costs.length <= 100

    • 保证cost.length是偶数。

    • 1 <= cost[i][0]cost[i][1] <= 1000

    02 第一种解法

    我们可以通过计算去A市、B市之间花费的差值cost[i][0]-cost[i][1],来判断哪一部分人去A市,哪一部分人去B市,差值最小的人去A市,因为差值越小,去A市是越省钱的。只要把去A市的人确定了,剩下的都去B市就行。

    结合题目的示例来看,原数组是[[10,20],[30,200],[400,50],[30,20]],计算去A市、B市之间花费的差值,数组变成了[-10,-170,350,10],将差值数组排序后,得到[-170,-10,10,350],前面的两个差值去A市,后面的两个差值去B市。其中差值最小的一组是[30,200],它们的差值是-170,去A市比去B市少花170,所以去A市更加省钱。

    思路:借助Arrayssort方法,重写compare方法,遍历按照差值排序后的数组,前一半元素取A市,后一半元素去B市,返回累加的最小花费。

    public int twoCitySchedCost(int[][] costs) {
        Arrays.sort(costs, new Comparator<int[]>() {
            public int compare(int[] a, int[] b) {
                return (a[0] - a[1]) - (b[0] - b[1]);
            }
        });
        int sum = 0;
        for (int i = 0; i < costs.length; ++i) {
            if (i < costs.length / 2) {
                sum += costs[i][0];
            } else {
                sum += costs[i][1];
            }
        }
        return sum;
    }
    

    03 第二种解法

    利用动态规划来解,此方法来自讨论区,传送门:https://leetcode.com/problems/two-city-scheduling/discuss/278731/Java-DP-Easy-to-Understand

    public int twoCitySchedCost2(int[][] costs) {
        int N = costs.length/2;
        int[][] dp = new int[N + 1][N + 1];
        for (int i = 1; i <= N; i++) {
            dp[i][0] = dp[i-1][0] + costs[i-1][0];
        }
        for (int j = 1; j <= N; j++) {
            dp[0][j] = dp[0][j-1] + costs[j-1][1];
        }
        for (int i = 1; i <= N; i++) {
            for (int j = 1; j <= N; j++) {
                dp[i][j] = Math.min(dp[i-1][j] + costs[i+j-1][0], 
                        dp[i][j-1] + costs[i+j-1][1]);
            }
        }
        return dp[N][N];
    }
    

    04 小结

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