[Leetcode] Meeting Rooms 会议室

jubincn 发布于2019-08-14 12:47 / 472人阅读

摘要：排序法复杂度时间空间思路这题和很像，我们按开始时间把这些都给排序后，就挨个检查是否有冲突就行了。有冲突的定义是开始时间小于之前最晚的结束时间。这里之前最晚的结束时间不一定是上一个的结束时间，所以我们更新的时候要取最大值。

Meeting Rooms

Given an array of meeting time intervals consisting of start and end times [[s1,e1],[s2,e2],...] (si < ei), determine if a person could attend all meetings.
For example, Given [[0, 30],[5, 10],[15, 20]], return false.

排序法 复杂度

时间 O(NlogN) 空间 O(1)

思路

这题和Merge Intervals很像，我们按开始时间把这些Interval都给排序后，就挨个检查是否有冲突就行了。有冲突的定义是开始时间小于之前最晚的结束时间。这里之前最晚的结束时间不一定是上一个的结束时间，所以我们更新的时候要取最大值。

代码

public class Solution {
    public boolean canAttendMeetings(Interval[] intervals) {
        if(intervals == null || intervals.length == 0) return true;
        Arrays.sort(intervals, new Comparator(){
            public int compare(Interval i1, Interval i2){
                return i1.start - i2.start;
            }
        });
        int end = intervals[0].end;
        // 检查每一个Interval
        for(int i = 1; i < intervals.length; i++){
            // 如果Interval的开始时间小于之前最晚的结束时间，就返回假
            if(intervals[i].start < end) return false;
            end = Math.max(end, intervals[i].end);
        }
        return true;
    }
}

Meeting Rooms II

Given an array of meeting time intervals consisting of start and end times [[s1,e1],[s2,e2],...] (si < ei), find the minimum number of conference rooms required.
For example, Given [[0, 30],[5, 10],[15, 20]], return 2.

贪心法 复杂度

时间 O(NlogN) 空间 O(1)

思路

这题的思路和Rearrange array to certain distance很像，我们要用贪心法，即从第一个时间段开始，选择下一个最近不冲突的时间段，再选择下一个最近不冲突的时间段，直到没有更多。然后如果有剩余时间段，开始为第二个房间安排，选择最早的时间段，再选择下一个最近不冲突的时间段，直到没有更多，如果还有剩余时间段，则开辟第三个房间，以此类推。这里的技巧是我们不一定要遍历这么多遍，我们实际上可以一次遍历的时候就记录下，比如第一个时间段我们放入房间1，然后第二个时间段，如果和房间1的结束时间不冲突，就放入房间1，否则开辟一个房间2。然后第三个时间段，如果和房间1或者房间2的结束时间不冲突，就放入房间1或者2，否则开辟一个房间3，依次类推，最后统计开辟了多少房间。对于每个房间，我们只要记录其结束时间就行了，这里我们查找不冲突房间时，只要找结束时间最早的那个房间。
这里还有一个技巧，如果我们把这些房间当作List来管理，每次查询需要O(N)时间，如果我们用堆来管理，可以用logN时间找到时间最早结束的房间。

代码

public class Solution {
    public int minMeetingRooms(Interval[] intervals) {
        if(intervals == null || intervals.length == 0) return 0;
        Arrays.sort(intervals, new Comparator(){
            public int compare(Interval i1, Interval i2){
                return i1.start - i2.start;
            }
        });
        // 用堆来管理房间的结束时间
        PriorityQueue endTimes = new PriorityQueue();
        endTimes.offer(intervals[0].end);
        for(int i = 1; i < intervals.length; i++){
            // 如果当前时间段的开始时间大于最早结束的时间，则可以更新这个最早的结束时间为当前时间段的结束时间，如果小于的话，就加入一个新的结束时间，表示新的房间
            if(intervals[i].start >= endTimes.peek()){
                endTimes.poll();
            }
            endTimes.offer(intervals[i].end);
        }
        // 有多少结束时间就有多少房间
        return endTimes.size();
    }
}

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