题目解析:计算从位置 x 到 y 的最少步数
题目描述
题目要求从整数位置 x 移动到整数位置 y,每一步可以将当前位置增加或减少,且每步的增加或减少的值必须是连续的整数。首末两步的步长必须是 1。要求求出从 x 到 y 的最少步数。
思路分析
首先,这个问题可以看作是在一个数轴上从 x 点移动到 y 点的问题。每一步的移动范围是上一步的 -1,+0 或 +1,且首尾两步的步长必须是 1。
我们可以从以下几个方面进行分析:
-
绝对距离与步数关系:
- 绝对距离
d = |y - x|
决定了至少需要多少步。 - 由于每一步最多可以增加或减少前一步的步长+1,因此可以通过不断增加步长来覆盖整个距离。
- 绝对距离
-
步长变化:
- 步长从 1 开始,每一步的步长变化为 +1、-1 或 0。
- 由于首尾步长必须是 1,我们可以理解为在中间的步数中,我们可以选择增加步长来覆盖更多距离,也可以选择减小步长来灵活调整位置。
-
贪心策略:
- 在每一步中,为了尽快覆盖剩余的距离,我们希望尽量使用较大的步长。
- 但在某些情况下,为了最终能够精确到达 y 点,我们可能需要减小步长来调整位置。
代码详解
代码中使用了一个 sum
方法来计算从 1 到某个数的和,这是为了确定在给定的步长下,能够覆盖的最大距离。
java
public class Main {
// 计算从 1 到 x 的和
public static int sum(int x) {
if (x <= 0) {
return 0;
}
int res = 0;
for (int i = 1; i <= x; i++) {
res += i;
}
return res;
}
// 计算从 x 到 y 的最小步数
public static int solution(int x, int y) {
// 确保 x < y,便于处理
if (x > y) {
int temp = x;
x = y;
y = temp;
}
int l = 0, r = y - x;
int step = 0;
int stepDistance = 0;
while (l < r) {
if (step == 0) {
stepDistance = 1;
step = 1;
l += stepDistance;
continue;
}
int step1 = stepDistance + 1;
int step2 = stepDistance;
int step3 = stepDistance - 1;
// 尝试使用最大步长 step1
if (l + step1 < r) {
int m = l + step1;
int s = sum(step1 - 1);
if ((r - m) >= s) {
l = m;
step++;
stepDistance = step1;
continue;
}
}
// 尝试使用当前步长 step2
if (l + step2 <= r) {
int m = l + step2;
int s = sum(step2 - 1);
if ((r - m) >= s) {
l = m;
step++;
stepDistance = step2;
continue;
}
}
// 尝试使用减小步长 step3
if (l + step3 <= r) {
int m = l + step3;
int s = sum(step3 - 1);
if ((r - m) >= s) {
l = m;
step++;
stepDistance = step3;
continue;
}
}
}
return step;
}
public static void main(String[] args) {
// 测试用例
System.out.println(solution(6, 7) == 1); // 输出 true
System.out.println(solution(12, 6) == 4); // 输出 true
System.out.println(solution(34, 45) == 6); // 输出 true
System.out.println(solution(50, 30) == 8); // 输出 true
}
}
个人思考与分析
这个问题实际上是一个动态规划问题的简化版,由于步长的变化特性,使得我们可以使用贪心策略来求解。
-
贪心策略的优势:
- 在每一步中,选择最大可能的步长,可以尽快减少剩余的距离。
- 通过调整步长来适应最终位置的需求,确保最终能够精确到达 y 点。
-
代码优化:
- 在计算
sum
方法时,可以使用数学公式n * (n + 1) / 2
来优化,减少循环计算。 - 可以进一步简化代码,通过一些数学推导减少不必要的计算。
- 在计算
-
复杂度分析:
- 这个问题的时间复杂度主要取决于
while
循环的次数,即步数的多少。 - 空间复杂度较低,主要是一些变量的存储。
- 这个问题的时间复杂度主要取决于
通过这道题目,我们可以更深入地理解贪心算法在实际问题中的应用,以及如何通过数学推导和算法优化来解决问题。