刚刚做了一个题:
我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。
(这里,平面上两点之间的距离是欧几里德距离。)
你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外,答案确保是唯一的。
示例 1:
输入:points = [[1,3],[-2,2]], K = 1
输出:[[-2,2]]
解释:
(1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10),
(-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8),
由于 sqrt(8) < sqrt(10),(-2, 2) 离原点更近。
我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点,所以答案就是 [[-2,2]]。
示例 2:
输入:points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], K = 2
输出:[[3,3],[-2,4]]
(答案 [[-2,4],[3,3]] 也会被接受。)
我开始的想法是各种排序,但是时间复杂度很高,时间很慢,80个测试用例跑了几百ms
后来用了优先级队列,降到一百多ms
后来我看来别人的答案,学到了一点经验:
class Solution {
public int[][] kClosest(int[][] points, int K) {
int[][] ans = new int[K][2];
int[] dist = new int[points.length];
for(int i=0; i< points.length; i++)
dist[i] = getDistance(points[i]);
Arrays.sort(dist);
int distK = dist[K-1];
int t = 0;
for(int i=0;i<points.length;i++){
if(getDistance(points[i]) <= distK)
ans[t++] = points[i];
}
return ans;
}
private static int getDistance(int[] p){
return p[0] * p[0] + p[1] * p[1];
}
}
他是利用Java的Arrays.sort排序一次,再查找一次,这样大大降低了时间,跑了一次,21ms