【二分查找】LCP 18. 早餐组合

📍前言

🕺作者: 迷茫的启明星

学习路线
C语言从0到1
C++初阶
数据结构从0到1

😘欢迎关注:👍点赞🙌收藏✍️留言

🏇码字不易,你的👍点赞🙌收藏❤️关注对我真的很重要,有问题可在评论区提出,感谢阅读!!!

持续更新中~

【二分查找】LCP 18. 早餐组合

在另一篇博客里讲过二分法的模板:
《二分法的模板讲解》

题目描述:

小扣在秋日市集选择了一家早餐摊位,一维整型数组 staple 中记录了每种主食的价格,一维整型数组 drinks 中记录了每种饮料的价格。小扣的计划选择一份主食和一款饮料,且花费不超过 x 元。请返回小扣共有多少种购买方案。

注意:答案需要以 1e9 + 7 () 为底取模,如:计算初始结果为:,请返回 1

解题思路:

首先,我们需要对主食和饮料的价格进行排序。这样,我们可以在遍历主食价格的同时,使用二分查找法在有序的饮料价格中找到合适的饮料价格,使得主食和饮料的总价格不超过 x 元。

为了实现二分查找,我们需要定义左右指针 leftright,以及中间指针 mid。在每一次循环中,我们比较 drinks[mid] 与目标价格 target,即 x - staple[i]。如果 drinks[mid] 小于等于 target,说明饮料价格还有可能在左侧区间,所以我们将 left 指针更新为 mid + 1。否则,我们将 right 指针更新为 mid - 1

当遍历完所有的主食价格后,我们将得到的购买方案数量 count 对 1e9 + 7 取模,最后返回 count

代码实现:

C++ 复制代码
class Solution {
public:
    int breakfastNumber(vector<int>& staple, vector<int>& drinks, int x) {
        sort(staple.begin(), staple.end());
        sort(drinks.begin(), drinks.end());
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < staple.size(); ++i) {
            int target = x - staple[i];
            int left = 0, right = drinks.size() - 1;
            while (left <= right) {
                int mid = left + (right - left) / 2;
                if (drinks[mid] <= target) {
                    left = mid + 1;
                } else {
                    right = mid - 1;
                }
            }
            count = (count + left) % ***;
        }
        return count;
    }
};

总结:

这道题目考察了排序和二分查找法在求解组合问题中的应用。通过将主食和饮料的价格排序,我们可以在 O(nlogn) 的时间复杂度内完成购买方案的查找。而二分查找法在这里起到了关键作用,使得我们可以在 O(logn) 的时间复杂度内找到合适的饮料价格。

相关推荐
Skylar_.1 小时前
嵌入式 - 数据结构:哈希表和排序与查找算法
数据结构·算法·嵌入式·哈希算法·散列表
破刺不会编程1 小时前
linux信号量和日志
java·linux·运维·前端·算法
汉汉汉汉汉2 小时前
C++中的继承:从基础到复杂
c++
科大饭桶2 小时前
Linux系统编程Day9 -- gdb (linux)和lldb(macOS)调试工具
linux·服务器·c语言·c++
黑色的山岗在沉睡2 小时前
【无标题】
数据结构·c++·算法·图论
2301_785038183 小时前
c++初学day1(类比C语言进行举例,具体原理等到学到更深层的东西再进行解析)
c语言·c++·算法
Dream it possible!4 小时前
LeetCode 面试经典 150_数组/字符串_加油站(14_134_C++_中等)(贪心算法)
c++·leetcode·面试
EnzoRay4 小时前
C++(一)
c++
星期天要睡觉4 小时前
机器学习——支持向量机(SVM)
算法·机器学习·支持向量机·svm
已读不回1434 小时前
LRU算法在前端性能优化中的实践艺术(缓存请求函数为例)
javascript·算法