说实话,这道题我没想出来,但是看解题报告题解比较让人觉得眼前一亮,这里记录下来

package y2019.Algorithm.greedy.medium;

import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList; /**
* @Auther: xiaof
* @Date: 2019/12/19 09:05
* @Description: 406. 根据身高重建队列
*
* 假设有打乱顺序的一群人站成一个队列。 每个人由一个整数对(h, k)表示,其中h是这个人的身高,k是排在这个人前面且身高大于或等于h的人数。 编写一个算法来重建这个队列。
* 注意:
* 总人数少于1100人。
*
* 示例
* 输入:
* [[7,0], [4,4], [7,1], [5,0], [6,1], [5,2]]
* 输出:
* [[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]]
*
* 来源:力扣(LeetCode)
* 链接:https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height
* 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
*
*/
public class ReconstructQueue { /**
* https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height/solution/406-gen-ju-shen-gao-zhong-jian-dui-lie-pai-xu-hou-/
* 执行用时 : 10 ms , 在所有 java 提交中击败了 76.85% 的用户
* 内存消耗 : 40 MB , 在所有 java 提交中击败了 99.37% 的用户
*/
public int[][] solution(int[][] people) {
//1.思路就是先按照升高排序,先按照升高排序,升高相同的按照第二个前面几个人进行排序
Arrays.sort(people, (v1, v2) -> v1[0] == v2[0] ? v1[1] - v2[1] : v2[0] - v1[0]);
//2.然后遍历数组,依次吧中的升高添加到数据中,然后把
//3.根据排好顺序的list,吧第二个参数作为下坐标add进入队列中
LinkedList<int[]> res = new LinkedList<>();
//因为已经加入linked的数据都是比当前遍历到的数据大的值,那么只要知道前面有几个比这个数大,直接插入即可
for (int[] i : people) {
res.add(i[1], i);
} return res.toArray(new int[res.size()][2]); } public static void main(String[] args) {
int[][] param1 = {{7,0}, {4,4}, {7,1}, {5,0}, {6,1}, {5,2}}; ReconstructQueue fuc = new ReconstructQueue();
System.out.println("需要添加对应的数据:");
int[][] res = fuc.solution(param1);
System.out.println("");
System.out.println(res); } }

2020年1月19日08:54:11 add  》》》》》》》》》》》》》》》》》

如果使用快排进行排序速度会更快

package y2019.Algorithm.greedy.medium;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List; /**
* @Auther: xiaof
* @Date: 2019/12/19 09:05
* @Description: 406. 根据身高重建队列 贪心算法
*
* 假设有打乱顺序的一群人站成一个队列。 每个人由一个整数对(h, k)表示,其中h是这个人的身高,k是排在这个人前面且身高大于或等于h的人数。 编写一个算法来重建这个队列。
* 注意:
* 总人数少于1100人。
*
* 示例
* 输入:
* [[7,0], [4,4], [7,1], [5,0], [6,1], [5,2]]
* 输出:
* [[5,0], [7,0], [5,2], [6,1], [4,4], [7,1]]
*
* 来源:力扣(LeetCode)
* 链接:https://leetcode-cn.com/problems/queue-reconstruction-by-height
* 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
*
*/
public class ReconstructQueue { //使用快排 /**
* 执行用时 : 5 ms , 在所有 Java 提交中击败了 99.95% 的用户
* 内存消耗 : 43.1 MB , 在所有 Java 提交中击败了 93.71% 的用户
* @param people
* @return
*/
public int[][] solution2(int[][] people) {
//先进行快排
quikSort(people, 0, people.length);
//按照顺序插入list
// List<int[]> res = new ArrayList();
LinkedList<int[]> res = new LinkedList<>();
for (int[] i : people) {
res.add(i[1], i);
} return res.toArray(new int[res.size()][]);
} public void quikSort(int[][] people, int start, int end) {
if (start < end) {
int mid = midSite(people, start, end);
quikSort(people, start, mid);
quikSort(people, mid + 1, end);
}
} public int midSite(int[][] people, int start, int end) {
if (start >= end) {
return start;
} int midValue[] = people[start], l = start, r = end;
do {
do {
++l;
} while (l < end && compare(people[l], midValue)); do {
--r;
} while (start < r && compare(midValue, people[r])); //如果没有超出范围,交换位置
if (l < r) {
int[] tmp = people[l];
people[l] = people[r];
people[r] = tmp;
}
} while (l < r); //最后吧之前中间位置数据交换回来
people[start] = people[r];
people[r] = midValue; return r;
} //这里我们按照从大到小排序
public boolean compare(int[] p1, int[] p2) {
//比较,优先根据第二个数据比较,然后根据第一个数据比较大小
if (p1[0] != p2[0]) {
return p1[0] > p2[0];
} else {
//如果相等,第一个数据
return p1[1] < p2[1];
}
} public static void main(String[] args) {
int[][] param1 = {{7,0}, {4,4}, {7,1}, {5,0}, {6,1}, {5,2}}; ReconstructQueue fuc = new ReconstructQueue();
System.out.println("需要添加对应的数据:");
int[][] res = fuc.solution2(param1);
System.out.println("");
System.out.println(res); }
}

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