题目描述
在一个仓库里，有一排条形码，其中第 i 个条形码为 barcodes[i]。
请你重新排列这些条形码，使其中两个相邻的条形码 不能 相等。 你可以返回任何满足该要求的答案，此题保证存在答案。
示例 1：
输入：[1,1,1,2,2,2]
输出：[2,1,2,1,2,1]
示例 2：
输入：[1,1,1,1,2,2,3,3]
输出：[1,3,1,3,2,1,2,1]
提示：
1 <= barcodes.length <= 10000
1 <= barcodes[i] <= 10000
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/distant-barcodes
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方法1：直接排序
思路
- 统计条形码的出现次数，按出现次数排序
- 取出现次数最多的条形码，填充偶数位(0, 2, 4...)
- 重复上一步骤直到偶数位填充完毕，然后开始填充奇数位(1, 3, 5...)
复杂度分析
- 时间复杂度：O(NlogN)，N 是 barcodes 的长度，统计条形码出现次数的时间是 O(N)，排序时间是 O(klogk)，k 是条形码总数，k 最坏情况下是 N。
- 空间复杂度：O(N)，哈希表的空间，最坏的情况是每个条形码都不一样。
代码
JavaScript Code
/**
* @param {number[]} barcodes
* @return {number[]}
*/
var rearrangeBarcodes = function (barcodes) {
const map = {};
for (let i = 0; i < barcodes.length; i++) {
const barcode = barcodes[i];
map[barcode] = (map[barcode] || 0) + 1;
}
const list = Object.keys(map).map(b => [Number(b), map[b]]);
list.sort((a, b) => a[1] - b[1])
const res = Array(barcodes.length);
let i = 0;
while (list.length) {
let [barcode, count] = list.pop();
while (count-- > 0) {
if (i >= barcodes.length) i = 1;
res[i] = barcode;
i += 2;
}
}
return res;
};方法2：堆排序
思路
- 统计条形码的出现次数，建堆
- 从堆中取出现次数最多的条形码，填充偶数位(0, 2, 4...)
- 重复上一步骤直到偶数位填充完毕，然后开始填充奇数位(1, 3, 5...)
复杂度分析
- 时间复杂度：O(NlogN)，N 是 barcodes 的长度，统计条形码出现次数的时间是 O(N)，每个条形码入堆出堆一次，时间是 O(NlogN)。
- 空间复杂度：O(N)，哈希表的空间。
代码
JavaScript Code
/**
* @param {number[]} barcodes
* @return {number[]}
*/
var rearrangeBarcodes = function (barcodes) {
const map = {};
for (let i = 0; i < barcodes.length; i++) {
const barcode = barcodes[i];
map[barcode] = (map[barcode] || 0) + 1;
}
// 堆的数据结构 [barcode, count]
const list = Object.keys(map).map(b => [Number(b), map[b]]);
const heap = new MaxHeap(list, function comparator(inserted, compared) {
return inserted[1] < compared[1];
});
const res = Array(barcodes.length);
let i = 0;
while (heap.size() > 0) {
let [barcode, count] = heap.pop();
while (count-- > 0) {
if (i >= barcodes.length) i = 1;
res[i] = barcode;
i += 2;
}
}
return res;
};
// **************************************************
class Heap {
constructor(list = [], comparator) {
this.list = list;
this.comparator = comparator;
this.init();
}
init() {
const size = this.size();
for (let i = Math.floor(size / 2) - 1; i >= 0; i--) {
this.heapify(this.list, size, i);
}
}
insert(n) {
this.list.push(n);
const size = this.size();
for (let i = Math.floor(size / 2) - 1; i >= 0; i--) {
this.heapify(this.list, size, i);
}
}
peek() {
return this.list[0];
}
pop() {
const last = this.list.pop();
if (this.size() === 0) return last;
const returnItem = this.list[0];
this.list[0] = last;
this.heapify(this.list, this.size(), 0);
return returnItem;
}
size() {
return this.list.length;
}
}
class MaxHeap extends Heap {
constructor(list, comparator) {
super(list, comparator);
}
heapify(arr, size, i) {
let largest = i;
const left = Math.floor(i * 2 + 1);
const right = Math.floor(i * 2 + 2);
if (left < size && this.comparator(arr[largest], arr[left]))
largest = left;
if (right < size && this.comparator(arr[largest], arr[right]))
largest = right;
if (largest !== i) {
[arr[largest], arr[i]] = [arr[i], arr[largest]];
this.heapify(arr, size, largest);
}
}
}方法3
思路
- 统计条形码的出现次数，建堆
- 每次从堆中取两个出现次数最多的条形码，将它们加入排列结果中，然后数量分别减一后重新入堆
- 直到堆中元素少于两个
复杂度分析
- 时间复杂度：O(NlogN)，N 是 barcodes 的长度，统计条形码出现次数的时间是 O(N)，每个条形码入堆出堆一次，时间是 O(NlogN)。
- 空间复杂度：O(N)，哈希表的空间，最坏的情况是每个条形码都不一样。
代码
JavaScript Code
/**
* @param {number[]} barcodes
* @return {number[]}
*/
var rearrangeBarcodes = function (barcodes) {
const map = {};
for (let i = 0; i < barcodes.length; i++) {
const barcode = barcodes[i];
map[barcode] = (map[barcode] || 0) + 1;
}
// 堆的数据结构 [barcode, count]
const list = Object.keys(map).map(b => [Number(b), map[b]]);
const heap = new MaxHeap(list, function comparator(inserted, compared) {
return inserted[1] < compared[1];
});
const res = [];
while (heap.size() > 1) {
let [b1, cnt1] = heap.pop();
let [b2, cnt2] = heap.pop();
res.push(b1, b2)
if (--cnt1 > 0) heap.insert([b1, cnt1])
if (--cnt2 > 0) heap.insert([b2, cnt2])
}
if (heap.size()) {
res.push(heap.pop()[0]);
}
return res
};