烧饼排序是个很有意思的实际问题:假设盘子上有n
块面积大小不一的烧饼,你如何用一把锅铲进行若干次翻转,让这些烧饼的大小有序(小的在上,大的在下)?
设想一下用锅铲翻转一堆烧饼的情景,其实是有一点限制的,我们每次只能将最上面的若干块饼子同时翻转:
我们的问题是,如何使用算法得到一个翻转序列,使得烧饼堆变得有序?
首先,这个问题可以抽象成一道算法题,用数组来表示烧饼堆:
如何解决这个问题呢?其实类似上篇文章 递归思维:k 个一组反转链表,这也是需要递归思想的。
为什么说这个问题有递归性质呢?比如说我们需要实现这样一个函数:
// cakes 是一堆烧饼,函数会将最上面 n 个烧饼排序
void sort(int[] cakes, int n);
如果我们找到了前n
个烧饼中最大的那个,然后设法将这个饼子翻转到最底下:
那么,原问题的规模就可以减小,只需要排序剩下的 n-1 块饼就行了。也就是说递归调用pancakeSort(A, n-1)
即可:
接下来,对于上面的这n-1
块饼,如何排序呢?还是先从中找到最大的一块饼,然后把这块饼放到底下,再递归调用pancakeSort(A, n-1-1)
……
你看,这就是递归性质,总结一下思路就是:
1、找到n
个饼中最大的那个。
2、把这个最大的饼移到最底下。
3、递归调用pancakeSort(A, n - 1)
。
base case:n == 1
时,排序 1 个饼时不需要翻转。
那么,最后剩下个问题,如何设法将某块烧饼翻到最后呢?
其实很简单,比如第 3 块饼是最大的,我们想把它换到最后,也就是换到第n
块。可以这样操作:
1、用锅铲将前 3 块饼翻转一下,这样最大的饼就翻到了最上面。
2、用锅铲将前n
块饼全部翻转,这样最大的饼就翻到了第n
块,也就是最后一块。
以上两个流程理解之后,基本就可以写出解法了,不过题目要求我们写出具体的反转操作序列,这也很简单,只要在每次翻转烧饼时记录下来就行了。
只要把上述的思路用代码实现即可,唯一需要注意的是,数组索引从 0 开始,而我们要返回的结果是从 1 开始算的。
// 记录反转操作序列
LinkedList<Integer> res = new LinkedList<>();
List<Integer> pancakeSort(int[] cakes) {
sort(cakes, cakes.length);
return res;
}
void sort(int[] cakes, int n) {
// base case
if (n == 1) return;
// 寻找最大饼的索引
int maxCake = 0;
int maxCakeIndex = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
if (cakes[i] > maxCake) {
maxCakeIndex = i;
maxCake = cakes[i];
}
// 第一次翻转,将最大饼翻到最上面
reverse(cakes, 0, maxCakeIndex);
res.add(maxCakeIndex + 1);
// 第二次翻转,将最大饼翻到最下面
reverse(cakes, 0, n - 1);
res.add(n);
// 递归调用
sort(cakes, n - 1);
}
void reverse(int[] arr, int i, int j) {
while (i < j) {
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
i++; j--;
}
}
通过刚才的详细解释,这段代码应该是很容易理解的。
算法的时间复杂度很容易计算,因为递归调用的次数是n
,每次递归调用都需要一次 for 循环,时间复杂度是 O(n),所以总的复杂度是 O(n^2)。
最后,可以思考一个问题:按照我们这个思路,得出的操作序列长度应该为2(n - 1)
,因为每次递归都要进行 2 次翻转并记录操作,总共有n
层递归,但由于 base case 直接返回结果,不进行翻转,所以最终的操作序列长度应该是固定的2(n - 1)
。
显然,这个结果不是最优的(最短的),比如说一堆煎饼 [3,2,4,1]
,我们的算法得到的翻转序列是 [3,4,2,3,1,2]
,但是最快捷的翻转方法应该是 [2,3,4]
:
初始状态 :[3,2,4,1] 翻前 2 个:[2,3,4,1] 翻前 3 个:[4,3,2,1] 翻前 4 个:[1,2,3,4]
如果要求你的算法计算排序烧饼的最短操作序列,你该如何计算呢?或者说,解决这种求最优解法的问题,核心思路什么,一定会使用到什么算法技巧呢?
不妨分享一下你的思考。