AI 刷题 24. 小R的随机播放顺序队列题解 | 豆包MarsCode AI刷题小R的随机播放问题问题描述在现代

小R的随机播放问题

问题描述

在现代音乐应用中，随机播放一直是功能之一，具有创造性和娱乐性。小R的随机播放规则尤为有趣：她将首先播放歌单中的第一首歌，播放完成后，将此歌曲从歌单中移除。如果仍有未播放的歌曲，她会将当前第一首歌曲移到最后一位。这个过程会持续进行，直到歌单中的所有歌曲都被播放过。

例如，在给定的歌单 [5, 3, 2, 1, 4] 中，按照小R的播放规则，真实的播放顺序将会是 [5, 2, 4, 1, 3]。这种随机但有规则的方式让每首歌都能得到一次播放的机会，而不至于呆滞于列表的首位。

我们要为这个过程设计一个程序，能够接收歌曲列表并输出最后的播放顺序。

示例

为了更好地理解小R的播放规则，下面是一些典型的示例：

示例1:
- 输入：n = 5, a = [5, 3, 2, 1, 4]
- 输出：[5, 2, 4, 1, 3]
示例2:
- 输入：n = 4, a = [4, 1, 3, 2]
- 输出：[4, 3, 1, 2]
示例3:
- 输入：n = 6, a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
- 输出：[1, 3, 5, 2, 6, 4]

通过这样的示例，我们可以直观地看到，根据小R的规则，歌单中歌曲播放的顺序是如何变化的。

解题思路

为了解决小R的随机播放问题，我们可以利用队列（Queue）的数据结构。这是因为队列能够方便地实现先进先出的逻辑，正好符合小R的播放要求。

具体思路如下：

队列初始化：将输入的歌单转化为一个队列，以便我们能够高效地进行首尾操作。
执行播放：在每次循环中，我们将队列的首元素弹出，并将其添加到结果列表中。然后，如果队列中还有歌曲，我们会将下一个首元素再弹出一次，并将其附加到队列的尾部。
重复过程：这一过程会持续进行，直到队列为空。
输出播放顺序：最终，我们的结果列表便是所需的播放顺序。

这种思路是高度直观的，同时利用了队列的特性，使得实现过程简洁明了。

解题代码

以下是实现上述思路的 Python 代码：

from collections import deque

def solution(n: int, a: list) -> list:
    queue = deque(a)  # 初始化队列
    list1 = [0] * n  # 用于存储结果
    for i in range(n):
        list1[i] = queue.popleft()  # 播放当前第一首歌
        if len(queue) == 0:  # 如果队列为空，退出
            return list1
        queue.append(queue.popleft())  # 将下一首歌移到最后
    return list1

if __name__ == '__main__':
    print(solution(n = 5, a = [5, 3, 2, 1, 4]) == [5, 2, 4, 1, 3])
    print(solution(n = 4, a = [4, 1, 3, 2]) == [4, 3, 1, 2])
    print(solution(n = 6, a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]) == [1, 3, 5, 2, 6, 4])

解题思路详细解析

在代码实现中，我们首先使用了 collections.deque 进行队列的初始化，其优势在于该数据结构能够高效地执行弹出和添加操作。对于这道题来说，能够以 O(1) 的时间复杂度在队首和队尾进行操作，使得我们的方案更加高效。

队列操作：使用 queue.popleft() 来获取并移除队列的首元素，这个元素对应于当前播放的歌曲。
播放与重排：我们把播放的歌曲保存在 list1 列表中。如果队列不为空，接着继续执行弹出操作，并将下一个元素放入队列的尾部，这样就能确保我们的同步过程。
循环直至空：每次操作后，我们检查队列的长度，直到所有歌曲都被播放完。

这种方法较为直观，并且逻辑清晰，全程保持了 O(n) 的时间复杂度，适合处理大量的歌曲数据。

复杂度分析

在分析时间和空间复杂度时，可以得出如下结论：

时间复杂度：由于主要操作包括 popleft() 和 append()，每次都在 O(1) 的时间内完成。总体上，我们对每首歌都进行了处理，因此时间复杂度为 O(n)，其中 n 是歌单中的歌曲数量。
空间复杂度：我们使用了一个额外的列表 list1 来存储结果，故空间复杂度为 O(n)。此外，队列的存储也是 O(n)。因此，空间复杂度总体上也是 O(n)。

通过对这个问题的解答，我们不仅掌握了如何使用队列实现小R的随机播放逻辑，还进一步理解了数据结构在算法设计中的重要性。在实际开发中，使用恰当的数据结构能够大幅提高代码的执行效率与可读性。未来我会继续关注如何选择合适的数据结构来应对不同的算法问题，积累更多实践经验。

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