Typescript 编码年史：花-js教程可以放置

首页 2024-07-11 18:48:48

问题陈述：

你有一个长长的花坛，有的种了，有的没有。然而，相邻的地块不能种花。

给定一个包含 0 和 1 整数组花坛，其中 0 表示空，1 表示非空和一个整数 n，如果可以在花坛里种植，可以在花坛里种植 n 如果一朵新花没有违反相邻花的规则，那就回去吧。 true，否则返回 false .

示例1：

输入：花坛 = [1,0,0,0,1]， n = 1
输出：true

示例2：

输入：花坛 = [1，0，0，0，0，1]， n = 2
输出：假

限制条件：

1
花坛[i]是0或1.
花坛里没有两朵相邻的花。
0

初步思考过程：

为了解决这个问题，我们需要通过花坛，检查每个位置，以确定我们是否可以种植花。如果一个位置是空的（0），两个相邻的位置是空的或边界，我们可以在那里种一朵花。

基本解决方案：代码：

function canplaceflowersbruteforce(flowerbed: number[], n: number): boolean {
    let count = 0;

    for (let i = 0; i = n) {
                    return true;
                }
            }
        }
    }

    return count &gt;= n;
}

时间复杂度分析：

时间复杂： o(n^2)，n是花坛数组的长度。内循环有效地降低了这种方法的效率。
空间复杂度： o(1)因为我们正在适当修改花坛数组，只使用恒定量的额外空间。

限制：

由于时间复杂性高，暴力解决方案不是大输入的最佳选择。

优化方案：

优化后的解决方案仍将迭代花坛数组，但一旦种植一朵花，它将移动到下一朵花后的位置，以跳过不必要的检查，以确保我们不会种植相邻的花。

代码：

function canplaceflowersoptimized(flowerbed: number[], n: number): boolean {
    let count = 0;
    let i = 0;

    while (i = n) {
            return true;
        }
    }

    return count &gt;= n;
}

时间复杂度分析：

时间复杂： o(n)，n是花坛数组的长度。我们一次遍历花坛数组。
空间复杂度： o(1)因为我们正在适当修改花坛数组，只使用恒定量的额外空间。

改进基本解决方案：

优化的解决方案将跳过不必要的检查。一旦一朵花被种植，它将移动到下一朵花之后的位置，以确保我们不会种植相邻的花。

边缘条件及测试：边缘情况：

花坛完全空了。
花坛有空地和非空地交替。
n为0，说明不需要种新花。
n 大于花坛中可能的种植位置。

测试用例：

console.log(canPlaceFlowersBruteForce(1,0,0,0,1), 1)); // true
console.log(canPlaceFlowersBruteForce(1,0,0,0,1), 2)); // false
console.log(canPlaceFlowersBruteForce(0，0，1，0，0]， 1)); // true
console.log(canPlaceFlowersBruteForce(0，0，1，0，0]， 2)); // true
console.log(canPlaceFlowersBruteForce(0，0，1，0，1，0，1]， 1)); // false
console.log(canPlaceFlowersBruteForce(1，0，0，0，0，0，0，1]， 1)); // true
console.log(canPlaceFlowersBruteForce(1，0，0，0，0，0，0，1]， 2)); // false
console.log(canPlaceFlowersBruteForce(0,0,0,0,0,0), 3)); // true
console.log(canPlaceFlowersBruteForce(0,0,0,0,0,0), 4)); // false

console.log(canPlaceFlowersOptimized(1，0，0，0，0，1]， 1)); // true
console.log(canPlaceFlowersOptimized(1，0，0，0，0，1]， 2)); // false
console.log(canPlaceFlowersOptimized(0，0，1，0，0]， 1)); // true
console.log(canPlaceFlowersOptimized(0，0，1，0，0]， 2)); // true
console.log(canPlaceFlowersOptimized(0，0，1，0，1，0，1]， 1)); // false
console.log(canPlaceFlowersOptimized(1，0，0，0，0，0，0，1]， 1)); // true
console.log(canPlaceFlowersOptimized(1，0，0，0，0，0，0，1]， 2)); // false
console.log(canPlaceFlowersOptimized(0,0,0,0,0,0), 3)); // true
console.log(canPlaceFlowersOptimized(0,0,0,0,0,0), 4)); // false

一般解决问题的策略:

理解问题：仔细阅读问题陈述，了解要求和约束。
确定关键操作：确定所需的关键操作，如检查相邻地块和种植花卉。
优化可读性： 使用清晰简洁的逻辑，确保代码易于理解。
彻底测试： 使用各种情况(包括边缘情况)来测试解决方案，以确保正确性。

识别类似问题：

数组操作：
- 数组元素的问题需要根据特定条件进行修改。
- 例子：将零移动到数组的末尾。
贪心算法：
- 通过在每一步中做出最佳选择，可以使用贪婪的方法来找到最佳解决方案。
- 例子：间隔调度是为了找到不重叠间隔的最大数量。
模拟问题：
- 流程问题需要按照给定的规则逐步模拟。
- 示例：模拟病毒在数组所代表的人群中的传播。

结论：

强有力的方法和优化方法可以有效地解决确定是否可以在花坛中种植新花而不违反相邻花卉规则的问题。
了解问题并将其分解为可管理的部分是非常重要的。
使用清晰的逻辑和优化可读性可以确保解决方案易于遵循。
使用各种边缘条件进行测试可以保证鲁棒性。
识别问题的模式有助于在其他挑战中应用类似的解决方案。

通过练习这些问题和策略，可以提高解决问题的能力，为各种编码挑战做好更好的准备。

以上是Typescriptt 编码编年史：可以放置花卉的详细内容，请多关注其他相关文章！

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