为了装修新房,你需要加工一些长度为正整数的棒材 sticks。 如果要将长度分别为 X 和 Y 的两根棒材连接在一起,你需要支付 X + Y 的费用。 由于施工需要,你必须将所有棒材连接成一根。 返回你把所有棒材 sticks 连成一根所需要的最低费用。 注意你可以任意选择棒材连接的顺序
1≤sticks.length≤1041 \leq sticks.length \leq 10^41≤sticks.length≤104 1≤sticks[i]≤1041 \leq sticks[i] \leq 10^41≤sticks[i]≤104
样例 1:
输入:
[2,4,3]
输出:
14
解释:
先将 2 和 3 连接成 5,花费 5;再将 5 和 4 连接成 9;总花费为 14
样例 2:
输入:
[1,8,3,5]
输出:
30
[ 2 4 3 ] => 2+3=5 5+4=9 9+5=14
=> 2*2+2*3+1*4
=14
[ 1 8 3 5] => 1+3=4 4+5=9 9+8=17 4+9+17=30
=> (1+3)+(1+3+5)+(1+3+5+8)=1*3 + 3*3 + 5*2 + 8*1
= 30
可以看出,计算逻辑是把list排序,然后取最小俩棒材
A
,B
求和price
,然后生成一个新的长度的棒材C
,花费增加price
,棒材集合去除A
,B
,添加C
,花费集合costList
中添加price
,然后重新排序list
,重复操作,直至list.size() == 1
时,返回costList
数据和
所以我一开始的代码是:
public static int MinimumCostLow(List<Integer> sticks) { // write your code here System.out.println("开始:" + sticks); // 第二步:循环计算 int total = sticks.size(); int res = 0; List<Integer> cost = new ArrayList<>(); for (int c = total; c > 1; c--) { System.out.println("第" + c + "次循环,stick长度:" + sticks.size()); for (int i = 0; i < sticks.size(); i++) { int min = i; for (int j = i; j < sticks.size(); j++) { if (sticks.get(min) > sticks.get(j)) { min = j; } } if (i != min) { int oldMin = sticks.get(i); sticks.set(i, sticks.get(min)); sticks.set(min, oldMin); } } System.out.println("第" + c + "次循环,stick排序后:" + sticks); res = sticks.get(0) + sticks.get(1); sticks.remove(0); sticks.set(0, res); cost.add(res); } res = 0; for (int i = 0; i < cost.size(); i++) { res += cost.get(i); } System.out.println("结果:" + res); return res; }
public static void main(String args[]) { List<Integer> list = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 30; i++) { list.add((int) (Math.random() * 100) + 100); } MinimumCost(list); }
但是上面
MinimumCostLow
时间复杂度太高,多次循环影响效率
public static int MinimumCost(List<Integer> sticks) { // write your code here int res = 0; // 直接将list当成参数传给PriorityQueue的话,会调用heapify,实际时间复杂度只有O(n); // 不要将元素一个个offer进去,这样的时间复杂度是O(nlog n),更慢 System.out.println("初始:" + sticks); PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(sticks); System.out.println("入栈" + minHeap); while (minHeap.size() >= 2) { System.out.println("--------------栈内长度:" + minHeap.size() + "----------------"); System.out.println("原栈结构:" + minHeap); int min1 = minHeap.poll(); System.out.println("一取栈顶:" + minHeap + ", 栈顶值:" + min1); int min2 = minHeap.poll(); System.out.println("二取栈顶:" + minHeap + ", 栈顶值:" + min2); // 累加费用 res += min1 + min2; System.out.println("当前花费:" + res + "元"); minHeap.offer(min1 + min2); System.out.println("入栈结构:" + minHeap + ", 入栈值:" + (min1 + min2)); } System.out.println(res); return res; }
用栈
PriorityQueue
处理 效率会提升很多