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在一条环路上有 N 个加油站,其中第 i 个加油站有汽油 gas[i] 升。
你有一辆油箱容量无限的的汽车,从第 i 个加油站开往第 i+1 个加油站需要消耗汽油 cost[i] 升。你从其中的一个加油站出发,开始时油箱为空。
如果你可以绕环路行驶一周,则返回出发时加油站的编号,否则返回 -1。
说明:
- 如果题目有解,该答案即为唯一答案。
- 输入数组均为非空数组,且长度相同。
- 输入数组中的元素均为非负数。
示例 1: 输入: gas = [1,2,3,4,5] cost = [3,4,5,1,2]
输出: 3 解释: 从 3 号加油站(索引为 3 处)出发,可获得 4 升汽油。此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 4 号加油站,此时油箱有 4 - 1 + 5 = 8 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 8 - 2 + 1 = 7 升汽油 开往 1 号加油站,此时油箱有 7 - 3 + 2 = 6 升汽油 开往 2 号加油站,此时油箱有 6 - 4 + 3 = 5 升汽油 开往 3 号加油站,你需要消耗 5 升汽油,正好足够你返回到 3 号加油站。 因此,3 可为起始索引。
示例 2: 输入: gas = [2,3,4] cost = [3,4,3]
输出: -1 解释: 你不能从 0 号或 1 号加油站出发,因为没有足够的汽油可以让你行驶到下一个加油站。 我们从 2 号加油站出发,可以获得 4 升汽油。 此时油箱有 = 0 + 4 = 4 升汽油 开往 0 号加油站,此时油箱有 4 - 3 + 2 = 3 升汽油 开往 1 号加油站,此时油箱有 3 - 3 + 3 = 3 升汽油 你无法返回 2 号加油站,因为返程需要消耗 4 升汽油,但是你的油箱只有 3 升汽油。 因此,无论怎样,你都不可能绕环路行驶一周。
暴力的方法很明显就是O(n^2)的,遍历每一个加油站为起点的情况,模拟一圈。
如果跑了一圈,中途没有断油,而且最后油量大于等于0,说明这个起点是ok的。
暴力的方法思路比较简单,但代码写起来也不是很容易,关键是要模拟跑一圈的过程。
for循环适合模拟从头到尾的遍历,而while循环适合模拟环形遍历,要善于使用while!
C++代码如下:
class Solution {
public:
int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {
for (int i = 0; i < cost.size(); i++) {
int rest = gas[i] - cost[i]; // 记录剩余油量
int index = (i + 1) % cost.size();
while (rest > 0 && index != i) { // 模拟以i为起点行驶一圈
rest += gas[index] - cost[index];
index = (index + 1) % cost.size();
}
// 如果以i为起点跑一圈,剩余油量>=0,返回该起始位置
if (rest >= 0 && index == i) return i;
}
return -1;
}
};
- 时间复杂度O(n^2)
- 空间复杂度O(n)
C++暴力解法在leetcode上提交也可以过。
直接从全局进行贪心选择,情况如下:
-
情况一:如果gas的总和小于cost总和,那么无论从哪里出发,一定是跑不了一圈的
-
情况二:rest[i] = gas[i]-cost[i]为一天剩下的油,i从0开始计算累加到最后一站,如果累加没有出现负数,说明从0出发,油就没有断过,那么0就是起点。
-
情况三:如果累加的最小值是负数,汽车就要从非0节点出发,从后向前,看哪个节点能这个负数填平,能把这个负数填平的节点就是出发节点。
C++代码如下:
class Solution {
public:
int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {
int curSum = 0;
int min = INT_MAX; // 从起点出发,油箱里的油量最小值
for (int i = 0; i < gas.size(); i++) {
int rest = gas[i] - cost[i];
curSum += rest;
if (curSum < min) {
min = curSum;
}
}
if (curSum < 0) return -1; // 情况1
if (min >= 0) return 0; // 情况2
// 情况3
for (int i = gas.size() - 1; i >= 0; i--) {
int rest = gas[i] - cost[i];
min += rest;
if (min >= 0) {
return i;
}
}
return -1;
}
};
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
其实我不认为这种方式是贪心算法,因为没有找出局部最优,而是直接从全局最优的角度上思考问题。
但这种解法又说不出是什么方法,这就是一个从全局角度选取最优解的模拟操作。
所以对于本解法是贪心,我持保留意见!
但不管怎么说,解法毕竟还是巧妙的,不用过于执着于其名字称呼。
可以换一个思路,首先如果总油量减去总消耗大于等于零那么一定可以跑完一圈,说明 各个站点的加油站 剩油量rest[i]相加一定是大于等于零的。
每个加油站的剩余量rest[i]为gas[i] - cost[i]。
i从0开始累加rest[i],和记为curSum,一旦curSum小于零,说明[0, i]区间都不能作为起始位置,起始位置从i+1算起,再从0计算curSum。
那么为什么一旦[i,j] 区间和为负数,起始位置就可以是j+1呢,j+1后面就不会出现更大的负数?
如果出现更大的负数,就是更新j,那么起始位置又变成新的j+1了。
而且j之前出现了多少负数,j后面就会出现多少正数,因为耗油总和是大于零的(前提我们已经确定了一定可以跑完全程)。
那么局部最优:当前累加rest[j]的和curSum一旦小于0,起始位置至少要是j+1,因为从j开始一定不行。全局最优:找到可以跑一圈的起始位置。
局部最优可以推出全局最优,找不出反例,试试贪心!
C++代码如下:
class Solution {
public:
int canCompleteCircuit(vector<int>& gas, vector<int>& cost) {
int curSum = 0;
int totalSum = 0;
int start = 0;
for (int i = 0; i < gas.size(); i++) {
curSum += gas[i] - cost[i];
totalSum += gas[i] - cost[i];
if (curSum < 0) { // 当前累加rest[i]和 curSum一旦小于0
start = i + 1; // 起始位置更新为i+1
curSum = 0; // curSum从0开始
}
}
if (totalSum < 0) return -1; // 说明怎么走都不可能跑一圈了
return start;
}
};
- 时间复杂度:O(n)
- 空间复杂度:O(1)
说这种解法为贪心算法,才是是有理有据的,因为全局最优解是根据局部最优推导出来的。
对于本题首先给出了暴力解法,暴力解法模拟跑一圈的过程其实比较考验代码技巧的,要对while使用的很熟练。
然后给出了两种贪心算法,对于第一种贪心方法,其实我认为就是一种直接从全局选取最优的模拟操作,思路还是好巧妙的,值得学习一下。
对于第二种贪心方法,才真正体现出贪心的精髓,用局部最优可以推出全局最优,进而求得起始位置。
Java:
// 解法1
class Solution {
public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
int sum = 0;
int min = 0;
for (int i = 0; i < gas.length; i++) {
sum += (gas[i] - cost[i]);
min = Math.min(sum, min);
}
if (sum < 0) return -1;
if (min >= 0) return 0;
for (int i = gas.length - 1; i > 0; i--) {
min += (gas[i] - cost[i]);
if (min >= 0) return i;
}
return -1;
}
}
// 解法2
class Solution {
public int canCompleteCircuit(int[] gas, int[] cost) {
int curSum = 0;
int totalSum = 0;
int index = 0;
for (int i = 0; i < gas.length; i++) {
curSum += gas[i] - cost[i];
totalSum += gas[i] - cost[i];
if (curSum < 0) {
index = (i + 1) % gas.length ;
curSum = 0;
}
}
if (totalSum < 0) return -1;
return index;
}
}
Python:
class Solution:
def canCompleteCircuit(self, gas: List[int], cost: List[int]) -> int:
start = 0
curSum = 0
totalSum = 0
for i in range(len(gas)):
curSum += gas[i] - cost[i]
totalSum += gas[i] - cost[i]
if curSum < 0:
curSum = 0
start = i + 1
if totalSum < 0: return -1
return start
Go:
func canCompleteCircuit(gas []int, cost []int) int {
curSum := 0
totalSum := 0
start := 0
for i := 0; i < len(gas); i++ {
curSum += gas[i] - cost[i]
totalSum += gas[i] - cost[i]
if curSum < 0 {
start = i+1
curSum = 0
}
}
if totalSum < 0 {
return -1
}
return start
}
Javascript:
var canCompleteCircuit = function(gas, cost) {
const gasLen = gas.length
let start = 0
let curSum = 0
let totalSum = 0
for(let i = 0; i < gasLen; i++) {
curSum += gas[i] - cost[i]
totalSum += gas[i] - cost[i]
if(curSum < 0) {
curSum = 0
start = i + 1
}
}
if(totalSum < 0) return -1
return start
};
C:
int canCompleteCircuit(int* gas, int gasSize, int* cost, int costSize){
int curSum = 0;
int i;
int min = INT_MAX;
//遍历整个数组。计算出每站的用油差。并将其与最小累加量比较
for(i = 0; i < gasSize; i++) {
int diff = gas[i] - cost[i];
curSum += diff;
if(curSum < min)
min = curSum;
}
//若汽油总数为负数,代表无法跑完一环。返回-1
if(curSum < 0)
return -1;
//若min大于等于0,说明每一天加油量比用油量多。因此从0出发即可
if(min >= 0)
return 0;
//若累加最小值为负,则找到一个非零元素(加油量大于出油量)出发。返回坐标
for(i = gasSize - 1; i >= 0; i--) {
min+=(gas[i]-cost[i]);
if(min >= 0)
return i;
}
//逻辑上不会返回这个0
return 0;
}