题目描述

在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。

当提莫攻击艾希,艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。

正式地讲,提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1](含 tt + duration - 1)处于中毒状态。如果提莫在中毒影响结束 再次攻击,中毒状态计时器将会 重置 ,在新的攻击之后,中毒影响将会在 duration 秒后结束。

给你一个 非递减 的整数数组 timeSeries ,其中 timeSeries[i] 表示提莫在 timeSeries[i] 秒时对艾希发起攻击,以及一个表示中毒持续时间的整数 duration

返回艾希处于中毒状态的 秒数。

示例 1:

输入:timeSeries = [1,4], duration = 2
输出:4
解释:提莫攻击对艾希的影响如下:
- 第 1 秒,提莫攻击艾希并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒,即第 1 秒和第 2 秒。
- 第 4 秒,提莫再次攻击艾希,艾希中毒状态又持续 2 秒,即第 4 秒和第 5 秒。
艾希在第 1、2、4、5 秒处于中毒状态,所以总中毒秒数是 4 。

示例 2:

输入:timeSeries = [1,2], duration = 2
输出:3
解释:提莫攻击对艾希的影响如下:
- 第 1 秒,提莫攻击艾希并使其立即中毒。中毒状态会维持 2 秒,即第 1 秒和第 2 秒。
- 第 2 秒,提莫再次攻击艾希,并重置中毒计时器,艾希中毒状态需要持续 2 秒,即第 2 秒和第 3 秒。
艾希在第 1、2、3 秒处于中毒状态,所以总中毒秒数是 3 。

提示:

  • 1 <= timeSeries.length <= 10^4
  • 0 <= timeSeries[i], duration <= 10^7
  • timeSeries非递减 顺序排列

题目地址:https://leetcode.com/problems/teemo-attacking/description/

题目大意

给了一个递增的时间点序列,表示提莫放毒的时间点,给出了每次放毒持续的时间长度。求总的中毒时间。

解题方法

  • 提莫的每次攻击后可以让寒冰中毒 duration 秒;
  • 如果寒冰当前处于中毒状态,提莫再次攻击,则中毒维持的时间从当前重新计算。

题目示例 1:

timeSeries = [1,4], duration = 2

提莫分别与第 1 秒和第 4 秒攻击,每次攻击维持 2 秒

如下图所示,寒冰总共中毒了 4 秒。

图片[1]-【LeetCode】495. Teemo Attacking 提莫攻击

题目示例 2:

timeSeries = [1,2], duration = 2

提莫分别与第 1 秒和第 2 秒攻击,每次攻击维持 2 秒

如下图所示,寒冰总共中毒了 3 秒。

图片[2]-【LeetCode】495. Teemo Attacking 提莫攻击

解题方法

重点:当寒冰再次中毒时,上次「中毒」是否已经结束。

  • 当上次中毒已经结束了,那么上次「中毒」维持的时间就是 duration
  • 如果上次中毒还没有结束,由于中毒状态将会重置,所以上次「中毒」维持的时间 = 当前中毒时间 – 上次中毒时间。

所以整体的代码思路:

  • 对题目发起攻击的时间 $timeSeries$ 进行遍历,记当前遍历到 $i$ 位置:
    • 如果 $timeSeries[i] – timeSeries[i – 1] >= duration$,说明上次「中毒」已经结束,上次中毒维持的时间是 duration
    • 否则,说明上次「中毒」还没有结束,上次中毒维持的时间是 $timeSeries[i] – timeSeries[i – 1]$。
  • 注意,因为我们统计的是上次「中毒」维持的时间,不要忘记最后一次中毒将维持 duration秒。所以在遍历结束的时候,结果需要加上 duration

代码

注意 for 循环是从 i = 1 开始,因为我们要统计「上次」中毒是否结束,所以不能从 $0$ 开始算。

C++ 语言代码如下:

class Solution {
public:
    int findPoisonedDuration(vector<int>& timeSeries, int duration) {
        int res = 0;
        for (int i = 1; i < timeSeries.size(); ++i) {
            int gap = timeSeries[i] - timeSeries[i - 1];
            if (gap >= duration) {
                res += duration;
            } else {
                res += gap;
            }
        }
        res += duration;
        return res;
    }
};

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O(N)$, $N$ 是 timeSeries 的长度;
  • 空间复杂度:$O(1)$,只使用了常数的空间。
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