在本篇文章中,我们将详细解读力扣第218题"天际线问题"。通过学习本篇文章,读者将掌握如何使用扫描线算法和堆来解决这一问题,并了解相关的复杂度分析和模拟面试问答。每种方法都将配以详细的解释,以便于理解。
问题描述
力扣第218题"天际线问题"描述如下:
城市的天际线是从远处观看建筑物形成的轮廓。现在,给你所有建筑物的位置和高度,绘制出它们的天际线。
每个建筑物的几何信息用三元组表示
[left, right, height]
,其中left
是建筑物的左边缘,right
是建筑物的右边缘,height
是建筑物的高度。天际线应该表示为由 "关键点" 组成的列表,其中每个关键点是一个二维坐标(x, y)
并按照 x 坐标进行排序。关键点是天际线在 x 轴上图形的转折点。注意,最左侧的建筑物可能会影响天际线的高度,而最右侧建筑物可能会影响天际线的高度。示例:
plaintext输入: [[2,9,10],[3,7,15],[5,12,12],[15,20,10],[19,24,8]] 输出: [[2,10],[3,15],[7,12],[12,0],[15,10],[20,8],[24,0]]
示例:
plaintext输入: [[0,2,3],[2,5,3]] 输出: [[0,3],[5,0]]
解题思路
方法:扫描线算法和最大堆
-
初步分析:
- 使用扫描线算法可以有效地处理建筑物的左右边缘,并维护当前的最大高度。
- 通过最大堆来动态维护当前的最高建筑物高度。
-
步骤:
- 将所有的建筑物边缘按照 x 坐标排序,如果 x 坐标相同,按左边缘先于右边缘排序。
- 使用一个最大堆来维护当前的建筑物高度。
- 遍历所有的边缘,更新堆和结果列表。
代码实现
python
import heapq
def getSkyline(buildings):
events = []
for l, r, h in buildings:
events.append((l, -h, r))
events.append((r, 0, 0))
events.sort()
result = [[0, 0]]
max_heap = [(0, float("inf"))]
for x, neg_h, r in events:
while max_heap[0][1] <= x:
heapq.heappop(max_heap)
if neg_h:
heapq.heappush(max_heap, (neg_h, r))
if result[-1][1] != -max_heap[0][0]:
result.append([x, -max_heap[0][0]])
return result[1:]
# 测试案例
print(getSkyline([[2,9,10],[3,7,15],[5,12,12],[15,20,10],[19,24,8]])) # 输出: [[2,10],[3,15],[7,12],[12,0],[15,10],[20,8],[24,0]]
print(getSkyline([[0,2,3],[2,5,3]])) # 输出: [[0,3],[5,0]]
复杂度分析
- 时间复杂度:O(n log n),其中 n 是建筑物的数量。排序操作和堆操作的时间复杂度均为 O(n log n)。
- 空间复杂度:O(n),用于存储事件和堆。
模拟面试问答
问题 1:你能描述一下如何解决这个问题的思路吗?
回答:我们可以使用扫描线算法和最大堆来解决这个问题。通过遍历所有的建筑物边缘,维护一个最大堆来动态更新当前的最高建筑物高度,并在每个关键点记录下当前的天际线高度变化。
问题 2:为什么选择使用扫描线算法和最大堆来解决这个问题?
回答:扫描线算法通过遍历所有的建筑物边缘,可以有效地处理建筑物的左右边缘,并维护当前的最大高度。最大堆可以高效地动态维护当前的最高建筑物高度,从而解决天际线问题。
问题 3:你的算法的时间复杂度和空间复杂度是多少?
回答:算法的时间复杂度为 O(n log n),其中 n 是建筑物的数量。排序操作和堆操作的时间复杂度均为 O(n log n)。空间复杂度为 O(n),用于存储事件和堆。
问题 4:在代码中如何处理边界情况?
回答:对于没有建筑物的情况,可以直接返回空列表。通过这种方式,可以处理边界情况。
问题 5:你能解释一下扫描线算法的工作原理吗?
回答:扫描线算法通过遍历所有的建筑物边缘,将其按照 x 坐标排序,并使用最大堆来动态维护当前的最高建筑物高度。在每个关键点记录下当前的天际线高度变化,从而绘制出天际线。
问题 6:在代码中如何确保返回的结果是正确的?
回答:通过遍历所有的建筑物边缘,维护最大堆,并在每个关键点记录下当前的天际线高度变化,确保返回的结果是正确的。可以通过测试案例验证结果。
问题 7:你能举例说明在面试中如何回答优化问题吗?
回答:在面试中,如果面试官问到如何优化算法,我会首先分析当前算法的瓶颈,如时间复杂度和空间复杂度,然后提出优化方案。例如,可以通过减少不必要的操作和优化数据结构来提高性能。解释其原理和优势,最后提供优化后的代码实现。
问题 8:如何验证代码的正确性?
回答:通过运行代码并查看结果,验证返回的天际线是否正确。可以使用多组测试数据,包括正常情况和边界情况,确保代码在各种情况下都能正确运行。例如,可以在测试数据中包含多个不同的建筑物,确保代码结果正确。
问题 9:你能解释一下解决天际线问题的重要性吗?
回答:解决天际线问题在计算几何和图形学中具有重要意义。通过学习和应用扫描线算法和堆,可以提高处理复杂几何问题和动态数据结构的能力。在实际应用中,天际线问题广泛用于城市规划、建筑设计和数据可视化等领域。
问题 10:在处理大数据集时,算法的性能如何?
回答:算法的性能取决于建筑物的数量。在处理大数据集时,通过优化扫描线算法和堆的实现,可以显著提高算法的性能。例如,通过减少不必要的操作和优化堆操作,可以减少时间和空间复杂度,从而提高算法的效率。
总结
本文详细解读了力扣第218题"天际线问题",通过使用扫描线算法和堆的方法高效地解决了这一问题,并提供了详细的解释和模拟面试问答。希望读者通过本文的学习,能够在力扣刷题的过程中更加得心应手。