LeetCode 531----Lonely Pixel I----两种算法之间性能的比较
Lonely Pixel I 两种算法之间的性能比较
今天参加LeetCode Weekly Contest 22,第二题 "Lonely Pixel I" 问题描述如下：
Given a picture consisting of black and white pixels, find the number of black lonely pixels.
The picture is represented by a 2D char array consisting of 'B' and 'W', which means black and white pixels respectively.
A black lonely pixel is character 'B' that located at a specific position where the same row and same column don't have any other black pixels.
Example
Input:
[['W', 'W', 'B'],
['W', 'B', 'W'],
['B', 'W', 'W']]
Output: 3
Explanation: All the three 'B's are black lonely pixels.
Note:
- The range of width and height of the input 2D array is [1,500].
我的解法 (Java)
根据 picture 的行数和列数生成两个数组 rowcount 和 colcount，并声明一个 inrowindex 数组，维数和rowcount的维数相同，用来记录 rowcount[i] 中的 'B' 所在的列数 j ;然后遍历 picture ，如果当前(i,j)位置处的Pixel为 'B' ，则进行 rowcount[i]++ 和 colcount[j]++操作, 并进行 inrowindex[i]=j 操作。
上述步骤操作完毕后，考察 rowcount[i]1 的那些行，如果rowcount[i]1,且 colcount[inrowindex[i]]==1,那么说明 picture[i][inrowindex[i]] 处的 'B' 为 Lonely Pixel。
算法实现如下：
public class Solution {
public int findLonelyPixel(char[][] picture) {
int rows=picture.length;
int cols=picture[0].length;
int[] colcount=new int[cols];
int[] rowcount=new int[rows];
int[] inrowindex=new int[rows];
for(int i=0;i<rows;i++){
for(int j=0;j<cols;j++){
if(picture[i][j]=='B'){
rowcount[i]++;
inrowindex[i]=j;//记录rows[i]处的'B'出现在第几列
colcount[j]++;
}
}
}
int count=0;
for(int i=0;i<rows;i++){
if(rowcount[i]==1){
if(colcount[inrowindex[i]]==1){
count++;
}
}
}
return count;
}
}
但是提交算法后，显示的结果是一个大的二维数组运算超时！ 实在找不到更好的算法了。
晚上在网上看到了有人分享的算法，是用Python写的：
Python 算法
class Solution(object):
def findLonelyPixel(self, picture):
"""
:type picture: List[List[str]]
:rtype: int
"""
w, h = len(picture), len(picture[0])
rows, cols = [0] * w, [0] * h
for x in range(w):
for y in range(h):
if picture[x][y] == 'B':
rows[x] += 1
cols[y] += 1
ans = 0
for x in range(w):
for y in range(h):
if picture[x][y] == 'B':
if rows[x] == 1:
if cols[y] == 1:
ans += 1
return ans
感觉这个算法的思路和我的类似，而该算法第二步统计 Lonely Pixel 的个数的时候，又进行了一次二维数组遍历，还不如我的算法高效。但试着提交该算法，却 Accepted 了！
难道是Python的测试样例跟Java的测试样例不同导致的？
于是将该 Python 算法改写成 Java 算法，如下：
public class Solution {
public int findLonelyPixel(char[][] picture) {
int rows=picture.length;
int cols=picture[0].length;
int[] colcount=new int[cols];
int[] rowcount=new int[rows];
for(int i=0;i<rows;i++){
for(int j=0;j<cols;j++){
if(picture[i][j]=='B'){
rowcount[i]++;
colcount[j]++;
}
}
}
int count=0;
for(int i=0;i<rows;i++){
for(int j=0;j<cols;j++){
if(picture[i][j]=='B'){
if(rowcount[i]==1&&colcount[j]==1){
count++;
}
}
}
}
return count;
}
}
竟然 Accepted了！
这是怎么回事呢？
第一个二层 for 循环，我仅仅多了一个 inrowindex[i]=j 操作，但这步操作正是为了第二个 for 循环只进行一层循环，为的是当 rowcount[i] 为 1 时，快速定位到这一行的 'B' 所在的列数，并考察这一列是否只有一个 'B'。 明明我的算法更高效呀!
