leetcode-1046-最后一块石头的重量

[题目描述]

  1. 有一堆石头，每块石头的重量都是正整数。 
  3.  每一回合，从中选出两块 最重的 石头，然后将它们一起粉碎。假设石头的重量分别为 x 和 y，且 x <= y。那么粉碎的可能结果如下： 
  6.  如果 x == y，那么两块石头都会被完全粉碎； 
  7.  如果 x != y，那么重量为 x 的石头将会完全粉碎，而重量为 y 的石头新重量为 y-x。 
  10.  最后，最多只会剩下一块石头。返回此石头的重量。如果没有石头剩下，就返回 0。 
  14.  示例： 
  17. 输入：[2,7,4,1,8,1]
  18. 输出：1
  19. 解释：
  20. 先选出 7 和 8，得到 1，所以数组转换为 [2,4,1,1,1]，
  21. 再选出 2 和 4，得到 2，所以数组转换为 [2,1,1,1]，
  22. 接着是 2 和 1，得到 1，所以数组转换为 [1,1,1]，
  23. 最后选出 1 和 1，得到 0，最终数组转换为 [1]，这就是最后剩下那块石头的重量。 
  27.  提示： 
  30.  1 <= stones.length <= 30 
  31.  1 <= stones[i] <= 1000 
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[思路介绍]

思路一：暴力法

  • 每一次都对数组做一次排序
  • 然后取最后两个元素
  • 很幸运的是没有TLE
  1. public int lastStoneWeight(int[] stones) {
  2.             int n = stones.length;
  3.             //corner case;
  4.             if (n ==1){
  5.                 return stones[0];
  6.             }
  7.             while (stones[n - 2] != 0) {
  8.                 Arrays.sort(stones);
  9.                 stones[n - 1] = stones[n - 1] - stones[n - 2];
  10.                 stones[n - 2] = 0;
  11.                 Arrays.sort(stones);
  12.             }
  13.             return stones[n - 1];
  14.         }

时间复杂度O(nnlgn)

思路二：最大堆

  • 维护一个堆结构，然后所有元素入堆
  • 每次取两个压一个
  1.  public int lastStoneWeight(int[] stones) {
  2.             //corner case
  4.             PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(
  5.                     new Comparator<Integer>() {
  6.                         @Override
  7.                         public int compare(Integer o1, Integer o2) {
  8.                             return o2-o1;
  9.                         }
  10.                     }
  11.             );
  12.             for (int i: stones
  13.             ) {
  14.                 priorityQueue.add(i);
  15.             }
  16.             while (priorityQueue.size() > 1){
  17.                 int large = priorityQueue.poll();
  18.                 int small = priorityQueue.poll();
  19.                 priorityQueue.add(large - small);
  21.             }
  22.             return priorityQueue.poll();
  23.         }

**时间复杂度O(nlgn)