博客
关于我
LeetCode刷题记录8——605. Can Place Flowers(easy)
阅读量:539 次
发布时间:2019-03-08

本文共 1277 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

为了解决这个问题,我们需要确定在给定的数组中,最多可以种多少朵花。数组中的每个位置可以种花的条件是,相邻的位置不能有花。我们将通过遍历数组,检查每个位置是否可以种花来实现这一点。

方法思路

  • 初始检查:如果没有需要种的花(n=0),直接返回true。否则,检查数组是否为空,如果为空返回false。
  • 单元素数组处理:如果数组长度为1,检查该位置是否为0,如果是则返回true,否则返回false。
  • 遍历数组:从左到右遍历数组,检查每个位置是否可以种花。一个位置可以种花的条件是它自己是0,并且相邻的位置也都是0。
  • 计数和标记:在满足条件的位置种花,并增加计数器。这样可以确保后续的位置不会因为已经种了花而影响判断。
  • 结果比较:最后比较计数器和给定的n,如果计数器大于等于n,返回true,否则返回false。
  • 解决代码

    public class Solution {    public boolean canPlaceFlowers(int[] flowerbed, int n) {        if (n == 0) {            return true;        }        int count = 0;        int length = flowerbed.length;        if (length == 0) {            return false;        }        if (length == 1) {            return flowerbed[0] == 0;        }        for (int i = 0; i < length; i++) {            if (flowerbed[i] == 0) {                boolean leftOk = (i == 0) || (flowerbed[i - 1] == 0);                boolean rightOk = (i == length - 1) || (flowerbed[i + 1] == 0);                if (leftOk && rightOk) {                    count++;                    flowerbed[i] = 1;                }            }        }        return count >= n;    }}

    代码解释

    • 初始检查:直接处理n=0的情况,返回true。检查数组为空的情况,返回false。
    • 单元素数组处理:如果数组长度为1,检查其是否为0,返回相应结果。
    • 遍历数组:通过循环遍历每个位置,检查是否满足种花条件。满足条件的位置种花,并增加计数器。
    • 结果比较:最后比较计数器和n,返回是否满足条件。

    这种方法确保了我们能够在O(n)时间复杂度内解决问题,适用于较大的数组。

    转载地址:http://foyiz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    opencv12-图像金字塔
    查看>>
    opencv13-基本阈值操作
    查看>>
    opencv14-自定义线性滤波
    查看>>
    opencv15-边缘处理
    查看>>
    opencv16-Sobel算子
    查看>>
    opencv17-laplance算子
    查看>>
    opencv18-canny检测算法
    查看>>
    opencv19-霍夫直线变化
    查看>>
    opencv2-矩阵掩膜操作
    查看>>
    opencv20-霍夫圆检测
    查看>>
    opencv21-像素重映射
    查看>>
    opencv22-直方图均衡化
    查看>>
    opencv23-直方图计算
    查看>>
    opencv24-直方图比较
    查看>>
    opencv25-直方图反向投影
    查看>>
    opencv26-模板匹配
    查看>>
    opencv27-轮廓发现
    查看>>
    opencv28-凸包
    查看>>
    opencv29-轮廓周围绘制矩形框和圆形框
    查看>>
    OpenCV3 install tutorial for Mac
    查看>>