LeetCode算法题解|LeetCode738. 单调递增的数字、LeetCode968. 监控二叉树

一、LeetCode738. 单调递增的数字

题目链接:738. 单调递增的数字
题目描述:

当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 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 <= 109
算法分析:

将这个数的每位数字放在一个数组中。

然后按照从低位到高位的顺序遍历数组,如果低位的数字小于高位的数字,那么就不满足递增的规则,所以向高位取数(高位减一),然后所有低位的数字全部置于9,这样才能尽可能取到一个大的数字,如果此时高位小于0了,那么向更高的位取数,直到最高位结束。

局部最优:从低位到高位逐步处理使其符合递增的顺序。

全局最优:整体符合递增。

代码如下:

class Solution {public int monotoneIncreasingDigits(int n) {int[] arr = new int[10];//用一个数组来存放每个位数上的数字int t = n;int len = 0;//记录位数的个数while(t != 0) {//将位数上的数字倒放在数组arr[len++] = t % 10;t /= 10;}for(int i = 1; i < len; i++) {//从左到右遍历数组,相当于从低位往高位遍历if(arr[i] > arr[i - 1]) {//如果相邻低位数字小于高位数字,就不符合单调递增的规则,需要进行进一步处理int j = i - 1;while(j >= 0) {//地位数字全部置为9arr[j--] = 9;}//高位的数字减一arr[i]--;j = i;while(arr[j] < 0) {//如果高位的数字小于0了,那么向更高位的取数if(j + 1 < len) {arr[j] = 9;arr[j + 1]--;j++;}}}}int sum = 0;for(int i = len - 1; i >= 0; i--) {//将数组转化成数字返回if(arr[i] == 0) continue;sum = sum * 10 + arr[i];}return sum;}
}

二、LeetCode968. 监控二叉树

题目链接:968. 监控二叉树
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:

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:

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。
算法分析:

叶子节点上尽量不要放摄像头,因为这样会浪费下一层的覆盖。

所以我们要从叶子节点的父节点依次往上在合适的位置放摄像头,这就要用到二叉树的后序遍历了,因为我们要先处理子节点再处理父节点。

首先对于每一个节点的状态有三种情况:有摄像头、无摄像头(被摄像头覆盖、没被摄像头覆盖),我们可以用0表示没被摄像头覆盖的情况,用1表示被摄像头覆盖的情况,用2表示有摄像头。

于是对于每一个节点的处理,我们只需要判断其左右子节点的状态就可以了。

如果左子节点或右子节点当中至少有一个是0(没有被摄像头覆盖)状态,那么我们就必须要在当前节点上放置摄像头,只有这样才能覆盖到子节点,将子节点从0变成1。

如果左右子节点当中至少有一个是2(在没有0状态的前提下),也就是有摄像头,那么此时当前节点是会被摄像头覆盖的,所以当前节点的状态就是1。

如果做有子节点的状态都是1,那么当前节点没有被摄像头覆盖,状态为0。

特别的,因为空子节点的状态是不能影响到父节点的状态的,所以我们将空的节点表示成1(状态0、状态2都会影响父节点的状态,所以按照被摄像头覆盖处理,也就是1)。

具体代码如下:

class Solution {int count;//记录摄像头个数public int backTravel(TreeNode root) {//递归返回的是当前节点的状态if(root == null) return 1;//如果为空节点,返回状态1int left = backTravel(root.left);//记录左子节点的状态int right = backTravel(root.right);//记录右子节点的状态if(left == 0 || right == 0) {//如果左右子节点中至少有一个状态为0(没被摄像头覆盖),将当前节点放置摄像头count++;return 2;}else if(left == 2 || right == 2) return 1;//在左右子节点状态都不为0的前提下,如果其中至少有一个放置了摄像头,那么当前节点的状态就是1(被摄像头覆盖)else return 0;//此时只剩下一种情况,左右子节点的状态都是1,对当前节点产生不了影响,所以当前节点的状态是0(没被摄像头覆盖)}public int minCameraCover(TreeNode root) {count = 0;if(backTravel(root) == 0) count++;//如果头节的状态是0,也要在头节点放置一个摄像头return count;}
}

总结

第二题比较难,尤其是用三个状态描述每个节点的状态这个方法不容易想到。

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