代码随想录算法训练营day37 | leetcode 738. 单调递增的数字、968. 监控二叉树

题目链接:738. 单调递增的数字-中等

题目描述:

当且仅当每个相邻位数上的数字 xy 满足 x <= y 时,我们称这个整数是单调递增的。

给定一个整数 n ,返回 小于或等于 n 的最大数字,且数字呈 单调递增

示例 1:

输入: n = 10
输出: 9

示例 2:

输入: n = 1234
输出: 1234

示例 3:

输入: n = 332
输出: 299

提示:

  • 0 <= n <= 10^9

此题需要从后往前遍历,当遇到前一位比该位大的时候,将前一位数字减一,向前继续遍历,直到最大位(即第1位),记录下需要改的最大位(即循环里后面遍历到的),从这一位开始后面的都修改为9,得到的就是结果。

代码如下:

// 时间复杂度:O(n),n 为数字长度
// 空间复杂度:O(n),需要一个字符串,转化为字符串操作更方便
class Solution {
public:
    int monotoneIncreasingDigits(int n) {
        string str = to_string(n);
        int flag = str.size();
        for (int i = str.size() - 1; i > 0; --i) {
            if (str[i - 1] > str[i]) {
                --str[i - 1];
                flag = i;
            }
        }
        for (int i = flag; i < str.size(); ++i) {
            str[i] = '9';
        }
        return stoi(str);
    }
};

题目链接:968. 监控二叉树-困难

题目描述:

给定一个二叉树,我们在树的节点上安装摄像头。

节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。

计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。

示例 1:

img

输入:[0,0,null,0,0]
输出:1
解释:如图所示,一台摄像头足以监控所有节点。

示例 2:

img

输入:[0,0,null,0,null,0,null,null,0]
输出:2
解释:需要至少两个摄像头来监视树的所有节点。 上图显示了摄像头放置的有效位置之一。

提示:

  1. 给定树的节点数的范围是 [1, 1000]
  2. 每个节点的值都是 0。

主要有如下四类情况:

  • 情况1:左右节点都有覆盖

左孩子有覆盖,右孩子有覆盖,那么此时中间节点应该就是无覆盖的状态了。

  • 情况2:左右节点至少有一个无覆盖的情况

如果是以下情况,则中间节点(父节点)应该放摄像头

  • 情况3:左右节点至少有一个有摄像头

如果是以下情况,其实就是 左右孩子节点有一个有摄像头了,那么其父节点就应该是2(覆盖的状态)

  • 情况4:头结点没有覆盖

以上都处理完了,递归结束之后,可能头结点 还有一个无覆盖的情况

代码如下:

// 时间复杂度: O(n),需要遍历二叉树上的每个节点
// 空间复杂度: O(n)
class Solution {
private:
    int result;
    int traversal(TreeNode* cur) {

        // 空节点,该节点有覆盖
        if (cur == NULL) return 2;

        int left = traversal(cur->left);    // 左
        int right = traversal(cur->right);  // 右

        // 情况1
        // 左右节点都有覆盖
        if (left == 2 && right == 2) return 0;

        // 情况2
        // left == 0 && right == 0 左右节点无覆盖
        // left == 1 && right == 0 左节点有摄像头,右节点无覆盖
        // left == 0 && right == 1 左节点有无覆盖,右节点摄像头
        // left == 0 && right == 2 左节点无覆盖,右节点覆盖
        // left == 2 && right == 0 左节点覆盖,右节点无覆盖
        if (left == 0 || right == 0) {
            result++;
            return 1;
        }

        // 情况3
        // left == 1 && right == 2 左节点有摄像头,右节点有覆盖
        // left == 2 && right == 1 左节点有覆盖,右节点有摄像头
        // left == 1 && right == 1 左右节点都有摄像头
        // 其他情况前段代码均已覆盖
        if (left == 1 || right == 1) return 2;

        // 以上代码我没有使用else,主要是为了把各个分支条件展现出来,这样代码有助于读者理解
        // 这个 return -1 逻辑不会走到这里。
        return -1;
    }

public:
    int minCameraCover(TreeNode* root) {
        result = 0;
        // 情况4
        if (traversal(root) == 0) { // root 无覆盖
            result++;
        }
        return result;
    }
};

精简如下:

class Solution {
private:
    int result;
    int traversal(TreeNode* cur) {
        if (cur == NULL) return 2;
        int left = traversal(cur->left);    // 左
        int right = traversal(cur->right);  // 右
        if (left == 2 && right == 2) return 0;
        else if (left == 0 || right == 0) {
            result++;
            return 1;
        } else return 2;
    }
public:
    int minCameraCover(TreeNode* root) {
        result = 0;
        if (traversal(root) == 0) { // root 无覆盖
            result++;
        }
        return result;
    }
};
posted @ 2024-04-03 00:49  Humphreyr  阅读(3)  评论(0编辑  收藏  举报