博客
关于我
LeetCode 605 种花问题 HERODING的LeetCode之路
阅读量:156 次
发布时间:2019-02-28

本文共 829 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了解决这个问题,我们需要判断是否可以在给定的花坛中种入指定数量的花朵,而不违反相邻地块不能种植花的规则。

方法思路

我们可以通过遍历花坛数组来确定哪些位置可以种植花朵。具体步骤如下:

  • 遍历花坛数组中的每个位置。
  • 对于每个位置,如果它是0(可以种植),检查其左右邻居是否有花(即是否有1)。
  • 如果左右邻居都没有花,则该位置可以种植花朵。
  • 统计所有可以种植的位置的数量。
  • 判断统计的数量是否大于等于指定的数量n。
  • 这种方法的时间复杂度为O(n),其中n是花坛的长度,能够高效处理较大的输入规模。

    解决代码

    class Solution:    def canPlaceFlowers(self, flowerbed, n):        count = 0        for i in range(len(flowerbed)):            if flowerbed[i] == 0:                left_has_flower = i > 0 and flowerbed[i-1] == 1                right_has_flower = i < len(flowerbed) - 1 and flowerbed[i+1] == 1                if not left_has_flower and not right_has_flower:                    count += 1        return count >= n

    代码解释

  • 初始化计数器:用于统计可以种植的花朵数量。
  • 遍历数组:逐个检查每个位置是否可以种植花朵。
  • 检查邻居:确保当前位置的左右邻居没有花(即没有1)。
  • 统计可种植位置:如果当前位置满足条件,则计数器加1。
  • 返回结果:判断计数器是否大于等于n,返回相应的布尔值。
  • 这种方法通过一次遍历确定所有可以种植的位置,确保了高效性和正确性。

    转载地址:http://jvkj.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    Numix Core 开源项目教程
    查看>>
    numpy
    查看>>
    Numpy 入门
    查看>>
    NumPy 库详细介绍-ChatGPT4o作答
    查看>>
    NumPy 或 Pandas:将数组类型保持为整数,同时具有 NaN 值
    查看>>
    numpy 或 scipy 有哪些可能的计算可以返回 NaN?
    查看>>
    numpy 数组 dtype 在 Windows 10 64 位机器中默认为 int32
    查看>>
    numpy 数组与矩阵的乘法理解
    查看>>
    NumPy 数组拼接方法-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy 用法
    查看>>
    Numpy 科学计算库详解
    查看>>
    Numpy.fft.fft和numpy.fft.fftfreq有什么不同
    查看>>
    numpy.linalg.norm(求范数)
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy中的argsort的用法
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>