【力扣时间】【1705】【中等】吃苹果的最大数目

什么苹果烂得这么快？

1、来看题

点我！

今天的题，只能说不愧是中等题吧。
从题目描述到难度都是中规中矩。

一点点来看吧。

2、审题

题目将了一个小故事，但也很清楚地表述了题意。
一句话说，这是一个贪心问题。

来分析下重点：

1. 你会在第i天得到apples[i]个苹果，且这些苹果，将在days[i]后腐烂
2. 你每天最多只出一个苹果。（烂了都不多吃，也不给别人）
3. 尽管是同一颗树上结的果，但每次结果的数量和腐烂时间都毫无关联。
4. 尽管apples[]和days[]的长度都为n，但并不代表n天后就结束了，只要苹果还有剩余，你就可以继续吃下去。
5. 可能会出现有几天没有苹果可吃的情况。

很明显的贪心问题了。
苹果的腐烂时间便是其优先级，而我们需要做得就是得出最优结果，能够吃掉更多的苹果。

3、思路

保持一贯的贪心思想，很明显苹果的腐烂时间决定了其优先级。
辣么带入现实考虑，为了尽可能多吃苹果，我们会优先吃临近腐烂的苹果。

而这也是我解题的思路。

由于days[]给出的是保质期长度，而我们需要记住的是腐烂时间，即第i天的苹果，会在第i+days[i]天腐烂。我们以这个时间来标记苹果，为它们分批。
注意，由于苹果每次的保质期长度都不同，所以可能出现后结的苹果先腐烂掉，或者不同日期的苹果在同一天腐烂的情况。

然后，我们就需要遍历apples[]，记录不通批次的苹果腐烂的时间，并同时开吃！即一边遍历，我们一遍处理吃苹果的逻辑。毕竟case就已经给出期间若干天没有苹果可吃的情况。

我们以优先级队列存储不同批次的苹果，并且每次开吃时，都从最近将要腐烂的批次中取苹果来吃。保证了贪心的思路。

辣么最后，需要注意的就是遍历完apples[]，即已经没有增量数据后，处理残量逻辑的情况。

思路明确！开动！

4、挽起袖子撸代码！

class Solution {public int eatenApples(int[] apples, int[] days) {int n = apples.length;int eaten = 0;PriorityQueue<int[]> rotted = new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(o -> o[0]));for (int i = 0; i < apples.length; i++) {//当第i天结出的苹果数不为0时if (apples[i] != 0) {//计算腐烂的日期int rottedDay = i + days[i];rotted.offer(new int[]{rottedDay, apples[i]});}//如果有苹果可以吃if (eaten(rotted, i)) {++eaten;}}//时间来到等n天int day = n;while (!rotted.isEmpty()) {//取出最近一批将要腐烂的苹果int[] apple = rotted.poll();if (apple[0] <= day) {continue;}//能够吃掉的数量为 库存数 和 腐烂前日期差 中的更小值int ate = Math.min(apple[0] - day, apple[1]);eaten += ate;//时间也移动吃掉数量的天数day += ate;}return eaten;}/*** 恰一个** @param rotted* @param day* @return*/private boolean eaten(PriorityQueue<int[]> rotted, int day) {while (!rotted.isEmpty()) {//从队列中拿出最近一批腐烂的苹果int[] apples = rotted.peek();//如果苹果已腐烂，则继续拿取if (apples[0] <= day) {//清除此批次的所有苹果rotted.poll();continue;}//让此批次的苹果数-1--apples[1];if (apples[1] == 0) {//如果这批苹果已全部吃完，则清除数据rotted.poll();}return true;}return false;}
}

5、解读

可以看到，我使用了一个优先级队列，其元素为一个二元数组，int[0]用于记录该批苹果的腐烂日期，而int[1]则是该批苹果的数量。

除了主方法外，我还实现了一个名为eaten()的方法来处理吃的逻辑。
其逻辑便是每次从优先级队列rotted中取出最近快要过期的批次的苹果，并时其库存-1。
如果这批苹果已吃完，则将该数组出队列。

//让此批次的苹果数-1
--apples[1];if (apples[1] == 0) {//如果这批苹果已全部吃完，则清除数据rotted.poll();}

传入的day用来判断此刻已经到了第几天，来淘汰已经腐烂了的苹果批次。

//如果苹果已腐烂，则继续拿取
if (apples[0] <= day) {//清除此批次的所有苹果rotted.poll();continue;}

如果有苹果可吃，则返回true。没有时返回false。

主函数可分为两个部分。
第一部分时日期<n，我们一边处理增量的数据，一边开吃。

for (int i = 0; i < apples.length; i++) {//当第i天结出的苹果数不为0时if (apples[i] != 0) {//计算腐烂的日期int rottedDay = i + days[i];rotted.offer(new int[]{rottedDay, apples[i]});}//如果有苹果可以吃if (eaten(rotted, i)) {++eaten;}}

eaten记录了吃掉的苹果总数。

第二部分是日期>=n时，已经没有增量数据了，我们开始处理剩余的苹果数量。我当然仍然可以使用eaten()，但我嫌这样太慢，于是换了一种方法。
我选择直接出队最近一批将要腐烂的苹果，并根据当前日期判断能够吃掉多少。
能吃掉的数量为 这批苹果的剩余数量 和 当前日期到腐烂日期间的差值中的最小值。

//能够吃掉的数量为 库存数 和 腐烂前日期差 中的更小值
int ate = Math.min(apple[0] - day, apple[1]);
eaten += ate;

毕竟可能在你吃完前，这批苹果就已经烂光了。也可能在烂光前，你已经吃完了。
注意时间的流动也是你吃掉的数量，毕竟每天仅吃一个苹果嘛。

//时间也移动吃掉数量的天数
day += ate;

6、提交

最后的结果如上，没想到又成了内存消耗排名较高的解法了。

7、咀嚼

en……
每次遍历并插入优先级队列，时间复杂度为O(NlongN)。
之后清空队列，复杂度为O(N)，
所以整体是O(NlongN)。
空间复杂度为O(N)。

8、学习大牛！

我看我的耗时排名不高，本以为又有黑科技了。
但大牛们的解法思路基本上都与我相同，估计又是在什么步骤浪费了些许时间吧。

总之， 学我这套就行！

9、总结

贪心复习，今天题比之之前的辣道贪心题要简单不少。废话，之前的可是困难！

下班下班！