Java和C++怎么实现序列递增的最小交换次数
本篇内容主要讲解“Java和C++怎么实现序列递增的最小交换次数”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Java和C++怎么实现序列递增的最小交换次数”吧!
题目要求
思路:状态机DP
实现一:状态机
Java
class Solution {
public int minSwap(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums1.length;
int[][] f = new int[n][2];
for (int i = 1; i < n; i++)
f[i][0] = f[i][1] = n + 10; // 初始化
f[0][1] = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = f[i - 1][0];
f[i][1] = f[i - 1][1] + 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = Math.min(f[i][0], f[i - 1][1]);
f[i][1] = Math.min(f[i][1], f[i - 1][0] + 1);
}
}
return Math.min(f[n - 1][0], f[n - 1][1]);
}
}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
C++
class Solution {
public:
int minSwap(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
int f[n][2];
for (int i = 1; i < n; i++)
f[i][0] = f[i][1] = n + 10; // 初始化
f[0][0] = 0;
f[0][1] = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = f[i - 1][0];
f[i][1] = f[i - 1][1] + 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = min(f[i][0], f[i - 1][1]);
f[i][1] = min(f[i][1], f[i - 1][0] + 1);
}
}
return min(f[n - 1][0], f[n - 1][1]);
}
};
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
Rust
impl Solution {
pub fn min_swap(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
let n = nums1.len();
let mut f = vec![vec![n + 10; 2 as usize]; n as usize];
f[0][0] = 0;
f[0][1] = 1;
for i in 1..n {
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = f[i - 1][0];
f[i][1] = f[i - 1][1] + 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = f[i][0].min(f[i - 1][1]);
f[i][1] = f[i][1].min(f[i - 1][0] + 1);
}
}
f[n - 1][0].min(f[n - 1][1]) as i32
}
}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
实现二:滚动数组
因为状态变换仅依赖于前一项,所以可以改为使用滚动数组优化空间;
也就是把dp数组从n×2改为2×2大小,idx模1交替存储。
Java
class Solution {
public int minSwap(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums1.length;
int[][] f = new int[2][2];
f[0][1] = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {
int tru = n + 10, fal = n + 10; // 暂存
int pre = (i - 1) & 1, cur = i & 1;
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
tru = f[pre][0];
fal = f[pre][1] + 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
tru = Math.min(tru, f[pre][1]);
fal = Math.min(fal, f[pre][0] + 1);
}
// 更新
f[cur][0] = tru;
f[cur][1] = fal;
}
return Math.min(f[(n - 1) & 1][0], f[(n - 1) & 1][1]);
}
}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
C++
class Solution {
public:
int minSwap(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
int f[2][2];
f[0][0] = 0;
f[0][1] = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {
int tru = n + 10, fal = n + 10; // 暂存
int pre = (i - 1) & 1, cur = i & 1;
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
tru = f[pre][0];
fal = f[pre][1] + 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
tru = min(tru, f[pre][1]);
fal = min(fal, f[pre][0] + 1);
}
// 更新
f[cur][0] = tru;
f[cur][1] = fal;
}
return min(f[(n - 1) & 1][0], f[(n - 1) & 1][1]);
}
};
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
Rust
impl Solution {
pub fn min_swap(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
let n = nums1.len();
let mut f = vec![vec![n + 10; 2 as usize]; 2 as usize];
f[0][0] = 0;
f[0][1] = 1;
for i in 1..n {
let (mut tru, mut fal) = (n + 10, n + 10);
let (pre, cur) = ((i - 1) & 1, i & 1);
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
tru = f[pre][0];
fal = f[pre][1] + 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
tru = tru.min(f[pre][1]);
fal = fal.min(f[pre][0] + 1);
}
f[cur][0] = tru;
f[cur][1] = fal;
}
f[(n - 1) & 1][0].min(f[(n - 1) & 1][1]) as i32
}
}
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(1)
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