【LeetCode】用户分组Java题解

39 阅读2分钟

携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第27天,点击查看活动详情

题目描述

有 n 个人被分成数量未知的组。每个人都被标记为一个从 0 到 n - 1 的唯一ID 。

给定一个整数数组 groupSizes ,其中 groupSizes[i] 是第 i 个人所在的组的大小。例如,如果 groupSizes[1] = 3 ,则第 1 个人必须位于大小为 3 的组中。

返回一个组列表,使每个人 i 都在一个大小为 groupSizes[i] 的组中。

每个人应该 恰好只 出现在 一个组 中,并且每个人必须在一个组中。如果有多个答案,返回其中 任何 一个。可以 保证 给定输入 至少有一个 有效的解。

示例 1:

输入:groupSizes = [3,3,3,3,3,1,3]
输出:[[5],[0,1,2],[3,4,6]]
解释:
第一组是 [5],大小为 1,groupSizes[5] = 1。
第二组是 [0,1,2],大小为 3,groupSizes[0] = groupSizes[1] = groupSizes[2] = 3。
第三组是 [3,4,6],大小为 3,groupSizes[3] = groupSizes[4] = groupSizes[6] = 3。 
其他可能的解决方案有 [[2,1,6],[5],[0,4,3]][[5],[0,6,2],[4,3,1]]。

示例 2:

输入:groupSizes = [2,1,3,3,3,2]
输出:[[1],[0,5],[2,3,4]]

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/group-the-people-given-the-group-size-they-belong-to
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。

思路分析

  • 今天的算法题目是用户分组的问题,以数组的形式展现。题目描述比较长, 简单理解为对于索引 i, groupSizes[i] 是第 i 个人所在的组的大小, 结合题目
    “有 n 个人被分成数量未知的组。每个人都被标记为一个从 0 到 n - 1 的唯一ID ”, 也就是索引 i 位置的值,同时是 i。
  • 根据上述对题目的理解,对于例子1,n 个人表示的数组就是 [0,1,2,3,4,5,6], 然后结合每个 i 所在组的大小,groupSizes = [3,3,3,3,3,1,3]。具体来说,索引 5 位置的 groupSizes[5] = 1, 索引 5 对应的数值 5, 就是其中一个分组。其他同理。理解题意之后,我们可以使用 hashMap 数据结构,讲分组在一起的元素存储成临时变量,然后在依次按照答案输出。
  • 具体实现代码如下,供参考。

通过代码

class Solution {
    public List<List<Integer>> groupThePeople(int[] groupSizes) {
        Map<Integer, List<Integer>> map = new HashMap<>();
        int n = groupSizes.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            List<Integer> temp = map.getOrDefault(groupSizes[i], new ArrayList<>());
            temp.add(i);
            map.put(groupSizes[i], temp);
        }

        List<List<Integer>>  ans = new ArrayList<>();
        for (Map.Entry<Integer, List<Integer>> entry : map.entrySet()) {
            int size = entry.getValue().size();
            List<Integer> ansItem = new ArrayList<>();
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                ansItem.add(entry.getValue().get(i));
                if (ansItem.size() == entry.getKey()) {
                    ans.add(ansItem);
                    ansItem = new ArrayList<>();
                }
            }
        }

        return ans;
    }
}

总结

  • 上述算法的时间复杂度是O(n * n), 空间复杂度是O(n)
  • 今天这道算法题目,理解题意之后,重点考察的是对所用编程语言API的熟悉程度,不熟悉相关HashMap API的同学,建议多练习几次,我们一起掌握好这个题目!
  • 坚持算法每日一题,加油!