题目要求
思路：状态机DP
实现一：状态机
Java
class Solution {
public int minSwap(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums1.length;
int[][] f = new int[n][2];
for (int i = 1; i < n; i )
f[i][0] = f[i][1] = n 10; // 初始化
f[0][1] = 1;
for (int i = 1; i < n; i ) {
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = f[i - 1][0];
f[i][1] = f[i - 1][1] 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = Math.min(f[i][0], f[i - 1][1]);
f[i][1] = Math.min(f[i][1], f[i - 1][0] 1);
}
}
return Math.min(f[n - 1][0], f[n - 1][1]);
}
}
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(n)
C
class Solution {
public:
int minSwap(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
int f[n][2];
for (int i = 1; i < n; i )
f[i][0] = f[i][1] = n 10; // 初始化
f[0][0] = 0;
f[0][1] = 1;
for (int i = 1; i < n; i ) {
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = f[i - 1][0];
f[i][1] = f[i - 1][1] 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = min(f[i][0], f[i - 1][1]);
f[i][1] = min(f[i][1], f[i - 1][0] 1);
}
}
return min(f[n - 1][0], f[n - 1][1]);
}
};
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(n)
Rust
impl Solution {
pub fn min_swap(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
let n = nums1.len();
let mut f = vec![vec![n 10; 2 as usize]; n as usize];
f[0][0] = 0;
f[0][1] = 1;
for i in 1..n {
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = f[i - 1][0];
f[i][1] = f[i - 1][1] 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
f[i][0] = f[i][0].min(f[i - 1][1]);
f[i][1] = f[i][1].min(f[i - 1][0] 1);
}
}
f[n - 1][0].min(f[n - 1][1]) as i32
}
}
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(n)
实现二：滚动数组
- 因为状态变换仅依赖于前一项，所以可以改为使用滚动数组优化空间;
- 也就是把dp数组从n×2改为2×2大小，idx模1交替存储。
Java
class Solution {
public int minSwap(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums1.length;
int[][] f = new int[2][2];
f[0][1] = 1;
for (int i = 1; i < n; i ) {
int tru = n 10, fal = n 10; // 暂存
int pre = (i - 1) & 1, cur = i & 1;
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
tru = f[pre][0];
fal = f[pre][1] 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
tru = Math.min(tru, f[pre][1]);
fal = Math.min(fal, f[pre][0] 1);
}
// 更新
f[cur][0] = tru;
f[cur][1] = fal;
}
return Math.min(f[(n - 1) & 1][0], f[(n - 1) & 1][1]);
}
}
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(1)
C
class Solution {
public:
int minSwap(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums1.size();
int f[2][2];
f[0][0] = 0;
f[0][1] = 1;
for (int i = 1; i < n; i ) {
int tru = n 10, fal = n 10; // 暂存
int pre = (i - 1) & 1, cur = i & 1;
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
tru = f[pre][0];
fal = f[pre][1] 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
tru = min(tru, f[pre][1]);
fal = min(fal, f[pre][0] 1);
}
// 更新
f[cur][0] = tru;
f[cur][1] = fal;
}
return min(f[(n - 1) & 1][0], f[(n - 1) & 1][1]);
}
};
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(1)
Rust
impl Solution {
pub fn min_swap(nums1: Vec<i32>, nums2: Vec<i32>) -> i32 {
let n = nums1.len();
let mut f = vec![vec![n 10; 2 as usize]; 2 as usize];
f[0][0] = 0;
f[0][1] = 1;
for i in 1..n {
let (mut tru, mut fal) = (n 10, n 10);
let (pre, cur) = ((i - 1) & 1, i & 1);
if (nums1[i - 1] < nums1[i] && nums2[i - 1] < nums2[i]) {
tru = f[pre][0];
fal = f[pre][1] 1;
}
if (nums2[i - 1] < nums1[i] && nums1[i - 1] < nums2[i]) {
tru = tru.min(f[pre][1]);
fal = fal.min(f[pre][0] 1);
}
f[cur][0] = tru;
f[cur][1] = fal;
}
f[(n - 1) & 1][0].min(f[(n - 1) & 1][1]) as i32
}
}
- 时间复杂度：O(n)
- 空间复杂度：O(1)
总结
这个不用操作原数组直接改状态的思路还有一点绕，看了好几遍题解又推了几个例子才理解过来。
以上就是Java C 题解leetcode801使序列递增的最小交换次数的详细内容，更多关于Java C 序列递增最小交换次数的资料请关注Devmax其它相关文章！