LeetCode——133.Clone Graph && 621.Task Scheduler

本周两道题，一道是图的题，一道是贪心的题。

Clone Graph

1.问题描述

克隆一个无向图，已知节点的形式，是一个结构体，有一个label和一个邻接表，表示所有邻居节点。节点的label值是唯一的，图可能是有环，甚至是自环。

2.思路

题目思路很简单，但是做起来就发现还是要注意很多细节。首先这个题目可使用BFS或者DFS形式来实现，BFS的话就是对于一个点，把它的邻接节点都建了，压入队列中，接着取队列中下一个节点，再对其邻接节点进行创建或者链接。DFS的方法是使用递归，建立自己的节点，然后递归地取建立子图。

下面是BFS的形式。对于一个点来说，它的邻接节点可能是已经在之前创建过的，也就那么此时就只能找出已创建过的那个节点，然后添加到该节点的邻接表中。所以，我们需要一个容器来存放已经创建的节点。在实现时，我使用vector容器vec存储已经创建的节点，当遍历一个节点的子节点时，通过查找vec判断该子节点是否已经创建，如果已经创建，则无需再new一次，直接使用即可。

在这里注意，需要维持两个队列，一个队列存放的是原图的节点，另一个队列存放的是新图的节点，因为你需要遍历原图节点，得知当前节点的邻接表，同时需要根据当前节点的邻接表，为新图的同样是该节点，创建或查找到邻接节点，并链接到新图节点上。两个队列的遍历顺序，入队顺序都是一样的。

3.代码

struct UndirectedGraphNode {int label;vector<UndirectedGraphNode *> neighbors;UndirectedGraphNode(int x) : label(x) {};};UndirectedGraphNode *cloneGraph(UndirectedGraphNode *node) {if (node == NULL)return NULL;queue<UndirectedGraphNode*> q;queue<UndirectedGraphNode*> newq;vector<UndirectedGraphNode*> vec;q.push(node);UndirectedGraphNode* newroot = new UndirectedGraphNode(node->label);newq.push(newroot);vec.push_back(newroot);bool flag = 0;while (!q.empty()) {UndirectedGraphNode* top = q.front();q.pop();UndirectedGraphNode* newtop = newq.front();newq.pop();for (int i = 0; i < top->neighbors.size(); i++) {for (int j = 0; j < vec.size(); j++) {if (vec[j]->label == top->neighbors[i]->label) {newtop->neighbors.push_back(vec[j]);flag = 1;break;}}if (flag == 0) {UndirectedGraphNode* next = new UndirectedGraphNode(top->neighbors[i]->label);q.push(top->neighbors[i]);vec.push_back(next);newtop->neighbors.push_back(next);newq.push(next);}flag = 0;}}return newroot;}

Task Scheduler

1.问题描述

CPU调度任务，给出任务列表和间隔n，每一个任务需要一个CPU周期，同一个任务之间必须间隔n个空隙，求最少需要多少个CPU周期。例子如下：

输入: tasks = ['A','A','A','B','B','B'], n = 2， 输出: 8

解释：A -> B -> idle -> A -> B -> idle -> A -> B.

2.思路

对所有任务数进行统计，则按照上面的例子tasks = ['A','A','A','B','B','B']，得到一个统计结果是<A, 3>，<B, 3>，按照任务量最大的先做，n是2，先选一个A，接着是B，没有第三个可选，A和下一个A之间至少要有2个空隙，所以这里只能插入一个idle，需要的周期是3；下一轮<A, 2>，<B, 2>，再次选择A，B，idle，需要的周期累计为6，得到结果<A, 1>，<B, 1>；第三轮，选了A，B之后，发现所有任务都做完了，不需要再插入idle了，所以需要的周期是6+2为8；

按照对题目的理解，首先是按任务量顺序选n+1个后，此时已做的任务项对应的任务量会对应减1，当遍历队伍发现不足n+1个不同任务可选时,如果任务队伍中还有任务，那需要加入空闲时间段（idle），如果没有任务了，那就直接结束了。对所有任务的任务量重新排序，依旧是选择任务量大的先开始做。

我们这里再举一个例子验证思路。假设tasks = ['A','A','A','A','A','A', 'B','C','D','E','F','G']，此时可以得到一个统计数据是[6, 1, 1, 1, 1, 1, 1]，此处省略了字符，因为不需要列出具体的任务顺序。给定n = 2，那么第一轮后剩下的是[5, 0, 0, 1, 1, 1, 1]；此时要对任务进行重新排序，0不需要加入队伍中了，得到[5, 1, 1, 1, 1]，此时周期数是3；第二轮后得到[4, 1, 1]，周期数是6；第三轮后得到[3]，周期数累计是9；第四轮，只有一个字符，选了A之后，没有其他能选的了，但是任务还没做完，所以只能加入idle，那么累计周期数是12，得到[2]；接下来与上一轮类似，最后得到结果是16，看来这个思路是可以的。

到了写算法的问题，选择什么样的数据结构来存储任务数量？使用vector的话，实际上进行删除，排序，处理比较麻烦，所以这里选了可以自动排序，且可以简单pop出元素的priority_queue实现。算法思想：

I. 统计不同任务的数量，将数量加入优先队列pq中；

II. 当pq不为空时：

i. 循环n+1次，将pq的前n+1个字符pop出，加入临时数组temp中，记录压入temp数组的次数time；如果不足n+1个，则直接break；

ii. 对于临时数组temp中的元素，取出来，减1，如果还是大于0，压回pq中；

iii. 判断此时pq是否为空，如果为空，说明没有需要执行的任务了，那么此时累计结果res只需要加上time个周期；如果此时pq不为空，说明后面还有任务要执行，但是必须要空闲一段时间，那么，累计结果res就需要加上n+1，表明这一轮后需要的周期数。

3.代码

int leastInterval(vector<char>& tasks, int n) {vector<int> counter;int size = tasks.size();if (size == 0)return 0;if (n == 0)return size;for (int i = 0; i < 26; i++)counter.push_back(0);for (int i = 0; i < size; i++) {counter[tasks[i] - 'A'] ++;}priority_queue<int> pq;for (int i = 0; i < 26; i++) {if (counter[i] != 0)pq.push(counter[i]);}int res = 0;while (!pq.empty()) {int time = 0;vector<int> tmp;for (int i = 0; i < (n+1); i++) {if (!pq.empty()) {tmp.push_back(pq.top());pq.pop();time++;}elsebreak;}for (int i = 0; i < tmp.size(); i++) {if (--tmp[i]) {pq.push(tmp[i]);}}res += !pq.empty() ? (n+1) : time;}return res;}