leetcode每日一题：最少翻转操作数-编程知识

leetcode每日一题：最少翻转操作数

news/2025/3/20 12:35:40/文章来源:https://www.cnblogs.com/podongfeng/p/18782817

题目

2612. 最少翻转操作数

给你一个整数 n 和一个在范围 [0, n - 1] 以内的整数 p ，它们表示一个长度为 n 且下标从 0 开始的数组 arr ，数组中除了下标为 p 处是 1 以外，其他所有数都是 0 。

同时给你一个整数数组 banned ，它包含数组中的一些位置。banned 中第 i 个位置表示 arr[banned[i]] = 0 ，题目保证 banned[i] != p 。

你可以对 arr 进行 若干次 操作。一次操作中，你选择大小为 k 的一个 子数组 ，并将它翻转。在任何一次翻转操作后，你都需要确保 arr 中唯一的 1 不会到达任何 banned 中的位置。换句话说，arr[banned[i]] 始终保持 0 。

请你返回一个数组 ans ，对于 [0, n - 1] 之间的任意下标 i ，ans[i] 是将 1 放到位置 i 处的最少翻转操作次数，如果无法放到位置 i 处，此数为 -1 。

子数组 指的是一个数组里一段连续非空的元素序列。
对于所有的 i ，ans[i] 相互之间独立计算。
将一个数组中的元素翻转指的是将数组中的值变成 相反顺序 。

示例 1：

输入：n = 4, p = 0, banned = [1,2], k = 4
输出：[0,-1,-1,1]
解释：k = 4，所以只有一种可行的翻转操作，就是将整个数组翻转。一开始 1 在位置 0 处，所以将它翻转到位置 0 处需要的操作数为 0 。
我们不能将 1 翻转到 banned 中的位置，所以位置 1 和 2 处的答案都是 -1 。
通过一次翻转操作，可以将 1 放到位置 3 处，所以位置 3 的答案是 1 。

示例 2：

输入：n = 5, p = 0, banned = [2,4], k = 3
输出：[0,-1,-1,-1,-1]
解释：这个例子中 1 一开始在位置 0 处，所以此下标的答案为 0 。
翻转的子数组长度为 k = 3 ，1 此时在位置 0 处，所以我们可以翻转子数组 [0, 2]，但翻转后的下标 2 在 banned 中，所以不能执行此操作。
由于 1 没法离开位置 0 ，所以其他位置的答案都是 -1 。

示例 3：

输入：n = 4, p = 2, banned = [0,1,3], k = 1
输出：[-1,-1,0,-1]
解释：这个例子中，我们只能对长度为 1 的子数组执行翻转操作，所以 1 无法离开初始位置。

提示：

1 <= n <= 105
0 <= p <= n - 1
0 <= banned.length <= n - 1
0 <= banned[i] <= n - 1
1 <= k <= n
banned[i] != p
banned 中的值 互不相同 。

思路

先读懂题目，题目比较长，这里翻转的意思，就是倒序。初始情况下，数组中只有1个值是1。我们先看下下标p为1，经过1次翻转，可能到达哪些位置：

如果p作为子数组的右侧端点，那么翻转后，可以达到最小值 : p - k + 1
如果p作为子数组的左侧端点，那么翻转后，可以达到最大值 : p + k - 1

当然，上述只是最理想的情况，由于我们子数组的长度固定为k，所以当前节点p可能无法作为子数组的左侧端点或者右侧端点，否则就会越界，对于这2种情况，我们再次分类讨论：

如果 p < k - 1，此时p无法作为子数组右侧端点，可以让p移动到最左侧的子数组是[0, k-1] ，此时p移动到的位置是 k - 1 - p
如果 p > n - k，此时p无法作为子数组的左侧端点，可以让p移动到最右侧的子数组是[n-k, n-1]，此时p移动到的位置是 2 * n - p - 1 - k

这样，我们已经获取了p经过1次翻转后，可能到达的位置范围，不过这里需要注意的是，并不是范围内每个位置都可以达到，实际上，当我们用滑动窗口滑动子数组的时候，每滑动1个位置，p的翻转位置其实移动了2。

另外，我们还要去掉被ban的位置，这些位置永远不可达。

那我们知道了经过1次移动，可以达到的全部位置后，我们可以使用BFS的思路，继续对上一次达到的新位置去继续遍历。注意，这里只要每次遍历新达到的位置即可，之前已经达到过的位置，既是再次达到，可以确定之前已经使用更少的翻转次数达到过。

图解

代码

优化

我们在过了给出的示例提交后，发现TLE了。

仔细分析一下，问题的原因是，我们每次遍历的时候，都是在[min, max]之间间隔2每次遍历全部的位置，如果k比较大，这中间位置很多，但是被ban掉的位置和之前已经达到过的位置，是不需要再次遍历的，虽然我们这里使用continue跳过了，但是还是有很大的浪费，最好可以只精确遍历未达到过的位置。

由于每一次[min, max]之间达到的位置内部，奇偶性都是一致的（2次[min, max]之间奇偶性可能不同），所以，我们可以把未达到过的位置，区分奇偶性放在2个TreeSet中，然后从TreeSet中获取到[min, max]的可能值。

优化后代码

public int[] minReverseOperations(int n, int p, int[] banned, int k) {Set<Integer> banSet = new HashSet<>();for (int ban : banned) {banSet.add(ban);}// 未决策的位置，分开奇偶，因为每次广度优先遍历，要么全是奇数、要么全是偶数TreeSet[] oddEvenArr = new TreeSet[]{new TreeSet<Integer>(), new TreeSet<Integer>()};for (int i = 0 ; i < n; i++) {if (banSet.contains(i) || i == p) {continue;}oddEvenArr[i&1].add(i);}int[] ans = new int[n];Arrays.fill(ans, -1);ans[p] = 0;Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();queue.add(p);while (!queue.isEmpty()) {int cur = queue.poll();int min, max;if (cur < k - 1) {min = k - 1 - cur;} else {min = cur - k + 1;}if (cur > n - k) {max = 2 * n - k - 1 - cur;} else {max = cur + k - 1;}TreeSet<Integer> set = oddEvenArr[min&1];Iterator<Integer> it = set.tailSet(min).iterator();while (it.hasNext()) {int val = it.next();if (val > max) {break;}ans[val] = ans[cur] + 1;queue.add(val);it.remove();}}return ans;
}