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C++實現(xiàn)LeetCode(149.共線點個數(shù))

 更新時間:2021年07月29日 14:26:52   作者:Grandyang  
這篇文章主要介紹了C++實現(xiàn)LeetCode(149.共線點個數(shù)),本篇文章通過簡要的案例,講解了該項技術(shù)的了解與使用,以下就是詳細內(nèi)容,需要的朋友可以參考下

[LeetCode] 149. Max Points on a Line 共線點個數(shù)

Given n points on a 2D plane, find the maximum number of points that lie on the same straight line.

Example 1:

Input: [[1,1],[2,2],[3,3]]
Output: 3
Explanation:
^
|
|        o
|     o
|  o  
+------------->
0  1  2  3  4

Example 2:

Input: [[1,1],[3,2],[5,3],[4,1],[2,3],[1,4]]
Output: 4
Explanation:
^
|
|  o
|     o        o
|        o
|  o        o
+------------------->
0  1  2  3  4  5  6

這道題給了我們一堆二維點,然后讓求最大的共線點的個數(shù),根據(jù)初中數(shù)學可以知道,兩點確定一條直線,而且可以寫成 y = ax + b 的形式,所有共線的點都滿足這個公式。所以這些給定點兩兩之間都可以算一個斜率,每個斜率代表一條直線,對每一條直線,帶入所有的點看是否共線并計算個數(shù),這是整體的思路。但是還有兩點特殊情況需要考慮,一是當兩個點重合時,無法確定一條直線,但這也是共線的情況,需要特殊處理。二是斜率不存在的情況,由于兩個點 (x1, y1) 和 (x2, y2) 的斜率k表示為 (y2 - y1) / (x2 - x1),那么當 x1 = x2 時斜率不存在,這種共線情況需要特殊處理。這里需要用到 TreeMap 來記錄斜率和共線點個數(shù)之間的映射,其中第一種重合點的情況假定其斜率為 INT_MIN,第二種情況假定其斜率為 INT_MAX,這樣都可以用 TreeMap 映射了。還需要頂一個變量 duplicate 來記錄重合點的個數(shù),最后只需和 TreeMap 中的數(shù)字相加即為共線點的總數(shù),但這種方法現(xiàn)在已經(jīng)無法通過 OJ 了,代碼可以參見評論區(qū)八樓。

由于通過斜率來判斷共線需要用到除法,而用 double 表示的雙精度小數(shù)在有的系統(tǒng)里不一定準確,為了更加精確無誤的計算共線,應(yīng)當避免除法,從而避免無線不循環(huán)小數(shù)的出現(xiàn),那么怎么辦呢,這里把除數(shù)和被除數(shù)都保存下來,不做除法,但是要讓這兩數(shù)分別除以它們的最大公約數(shù),這樣例如8和4,4和2,2和1,這三組商相同的數(shù)就都會存到一個映射里面,同樣也能實現(xiàn)目標,而求 GCD 的函數(shù)如果用遞歸來寫那么一行就搞定了,叼不叼,這個方法能很好的避免除法的出現(xiàn),算是犧牲了空間來保證精度吧,參見代碼如下:

C++ 解法一:

class Solution {
public:
    int maxPoints(vector<vector<int>>& points) {
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < points.size(); ++i) {
            map<pair<int, int>, int> m;
            int duplicate = 1;
            for (int j = i + 1; j < points.size(); ++j) {
                if (points[i][0] == points[j][0] && points[i][1] == points[j][1]) {
                    ++duplicate; continue;
                } 
                int dx = points[j][0] - points[i][0];
                int dy = points[j][1] - points[i][1];
                int d = gcd(dx, dy);
                ++m[{dx / d, dy / d}];
            }
            res = max(res, duplicate);
            for (auto it = m.begin(); it != m.end(); ++it) {
                res = max(res, it->second + duplicate);
            }
        }
        return res;
    }
    int gcd(int a, int b) {
        return (b == 0) ? a : gcd(b, a % b);
    }
};

Java 解法一:

class Solution {
    public int maxPoints(int[][] points) {
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < points.length; ++i) {
            Map<Map<Integer, Integer>, Integer> m = new HashMap<>();
            int duplicate = 1;
            for (int j = i + 1; j < points.length; ++j) {
                if (points[i][0] == points[j][0] && points[i][1] == points[j][1]) {
                    ++duplicate; continue;
                }
                int dx = points[j][0] - points[i][0];
                int dy = points[j][1] - points[i][1];
                int d = gcd(dx, dy);
                Map<Integer, Integer> t = new HashMap<>();
                t.put(dx / d, dy / d);
                m.put(t, m.getOrDefault(t, 0) + 1);
            }
            res = Math.max(res, duplicate);
            for (Map.Entry<Map<Integer, Integer>, Integer> e : m.entrySet()) {
                res = Math.max(res, e.getValue() + duplicate);
            }
        }
        return res;
    }
    public int gcd(int a, int b) {
        return (b == 0) ? a : gcd(b, a % b);
    }
}

令博主驚奇的是,這道題的 OJ 居然容忍 brute force 的方法通過,博主認為下面這種 O(n3) 的解法之所以能通過 OJ,可能還有一個原因就是用了比較高效的判斷三點共線的方法。一般來說判斷三點共線有三種方法,斜率法,周長法,面積法 。而其中通過判斷叉積為零的面積法是墜好的。比如說有三個點 A(x1, y1)、B(x2, y2)、C(x3, y3),那么判斷三點共線就是判斷下面這個等式是否成立:

行列式的求法不用多說吧,不會的話回去翻線性代數(shù),當初少打點刀塔不就好啦~

C++ 解法二:

class Solution {
public:
    int maxPoints(vector<vector<int>>& points) {
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < points.size(); ++i) {
            int duplicate = 1;
            for (int j = i + 1; j < points.size(); ++j) {
                int cnt = 0;
                long long x1 = points[i][0], y1 = points[i][1];
                long long x2 = points[j][0], y2 = points[j][1];
                if (x1 == x2 && y1 == y2) {++duplicate; continue;}
                for (int k = 0; k < points.size(); ++k) {
                    int x3 = points[k][0], y3 = points[k][1];
                    if (x1 * y2 + x2 * y3 + x3 * y1 - x3 * y2 - x2 * y1 - x1 * y3 == 0) {
                        ++cnt;
                    }
                }
                res = max(res, cnt);
            }
            res = max(res, duplicate);
        }
        return res;
    }
};

Java 解法二:

class Solution {
    public int maxPoints(int[][] points) {
        int res = 0, n = points.length;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            int duplicate = 1;
            for (int j = i + 1; j < n; ++j) {
                int cnt = 0;
                long x1 = points[i][0], y1 = points[i][1];
                long x2 = points[j][0], y2 = points[j][1];
                if (x1 == x2 && y1 == y2) {++duplicate;continue;}
                for (int k = 0; k < n; ++k) {
                    int x3 = points[k][0], y3 = points[k][1];
                    if (x1*y2 + x2*y3 + x3*y1 - x3*y2 - x2*y1 - x1 * y3 == 0) {
                        ++cnt;
                    }
                }
                res = Math.max(res, cnt);
            }
            res = Math.max(res, duplicate);
        }
        return res;
    }
}

Github 同步地址:

https://github.com/grandyang/leetcode/issues/149

類似題目:

Line Reflection

參考資料:

https://leetcode.com/problems/max-points-on-a-line/

https://leetcode.com/problems/max-points-on-a-line/discuss/221044/

https://leetcode.com/problems/max-points-on-a-line/discuss/47113/A-java-solution-with-notes

https://leetcode.com/problems/max-points-on-a-line/discuss/47117/Sharing-my-simple-solution-with-explanation

到此這篇關(guān)于C++實現(xiàn)LeetCode(149.共線點個數(shù))的文章就介紹到這了,更多相關(guān)C++實現(xiàn)共線點個數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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