题目描述

在一个仓库里，有一排条形码，其中第 i 个条形码为 barcodes[i]。请你重新排列这些条形码，使其中两个相邻的条形码 不能 相等。 你可以返回任何满足该要求的答案，此题保证存在答案。示例 1：输入：[1,1,1,2,2,2]
输出：[2,1,2,1,2,1]
示例 2：输入：[1,1,1,1,2,2,3,3]
输出：[1,3,1,3,2,1,2,1]提示：1 <= barcodes.length <= 10000
1 <= barcodes[i] <= 10000来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/distant-barcodes
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方法1：直接排序

思路

• 统计条形码的出现次数，按出现次数排序
• 取出现次数最多的条形码，填充偶数位(0, 2, 4...)
• 重复上一步骤直到偶数位填充完毕，然后开始填充奇数位(1, 3, 5...)

复杂度分析

• 时间复杂度：$O(NlogN)$，N 是 barcodes 的长度，统计条形码出现次数的时间是 O(N)，排序时间是 O(klogk)，k 是条形码总数，k 最坏情况下是 N。
• 空间复杂度：$O(N)$，哈希表的空间，最坏的情况是每个条形码都不一样。

代码

JavaScript Code

/*** @param {number[]} barcodes* @return {number[]}*/
var rearrangeBarcodes = function (barcodes) {const map = {};for (let i = 0; i < barcodes.length; i++) {const barcode = barcodes[i];map[barcode] = (map[barcode] || 0) + 1;}const list = Object.keys(map).map(b => [Number(b), map[b]]);list.sort((a, b) => a[1] - b[1])const res = Array(barcodes.length);let i = 0;while (list.length) {let [barcode, count] = list.pop();while (count-- > 0) {if (i >= barcodes.length) i = 1;res[i] = barcode;i += 2;}}return res;
};

方法2：堆排序

思路

• 统计条形码的出现次数，建堆
• 从堆中取出现次数最多的条形码，填充偶数位(0, 2, 4...)
• 重复上一步骤直到偶数位填充完毕，然后开始填充奇数位(1, 3, 5...)

复杂度分析

• 时间复杂度：$O(NlogN)$，N 是 barcodes 的长度，统计条形码出现次数的时间是 O(N)，每个条形码入堆出堆一次，时间是 O(NlogN)。
• 空间复杂度：$O(N)$，哈希表的空间。

代码

JavaScript Code

/*** @param {number[]} barcodes* @return {number[]}*/
var rearrangeBarcodes = function (barcodes) {const map = {};for (let i = 0; i < barcodes.length; i++) {const barcode = barcodes[i];map[barcode] = (map[barcode] || 0) + 1;}// 堆的数据结构 [barcode, count]const list = Object.keys(map).map(b => [Number(b), map[b]]);const heap = new MaxHeap(list, function comparator(inserted, compared) {return inserted[1] < compared[1];});const res = Array(barcodes.length);let i = 0;while (heap.size() > 0) {let [barcode, count] = heap.pop();while (count-- > 0) {if (i >= barcodes.length) i = 1;res[i] = barcode;i += 2;}}return res;
};// **************************************************class Heap {constructor(list = [], comparator) {this.list = list;this.comparator = comparator;this.init();}init() {const size = this.size();for (let i = Math.floor(size / 2) - 1; i >= 0; i--) {this.heapify(this.list, size, i);}}insert(n) {this.list.push(n);const size = this.size();for (let i = Math.floor(size / 2) - 1; i >= 0; i--) {this.heapify(this.list, size, i);}}peek() {return this.list[0];}pop() {const last = this.list.pop();if (this.size() === 0) return last;const returnItem = this.list[0];this.list[0] = last;this.heapify(this.list, this.size(), 0);return returnItem;}size() {return this.list.length;}
}class MaxHeap extends Heap {constructor(list, comparator) {super(list, comparator);}heapify(arr, size, i) {let largest = i;const left = Math.floor(i * 2 + 1);const right = Math.floor(i * 2 + 2);if (left < size && this.comparator(arr[largest], arr[left]))largest = left;if (right < size && this.comparator(arr[largest], arr[right]))largest = right;if (largest !== i) {[arr[largest], arr[i]] = [arr[i], arr[largest]];this.heapify(arr, size, largest);}}
}

方法3

思路

• 统计条形码的出现次数，建堆
• 每次从堆中取两个出现次数最多的条形码，将它们加入排列结果中，然后数量分别减一后重新入堆
• 直到堆中元素少于两个

复杂度分析

• 时间复杂度：$O(NlogN)$，N 是 barcodes 的长度，统计条形码出现次数的时间是 O(N)，每个条形码入堆出堆一次，时间是 O(NlogN)。
• 空间复杂度：$O(N)$，哈希表的空间，最坏的情况是每个条形码都不一样。

代码

JavaScript Code

/*** @param {number[]} barcodes* @return {number[]}*/
var rearrangeBarcodes = function (barcodes) {const map = {};for (let i = 0; i < barcodes.length; i++) {const barcode = barcodes[i];map[barcode] = (map[barcode] || 0) + 1;}// 堆的数据结构 [barcode, count]const list = Object.keys(map).map(b => [Number(b), map[b]]);const heap = new MaxHeap(list, function comparator(inserted, compared) {return inserted[1] < compared[1];});const res = [];while (heap.size() > 1) {let [b1, cnt1] = heap.pop();let [b2, cnt2] = heap.pop();res.push(b1, b2)if (--cnt1 > 0) heap.insert([b1, cnt1])if (--cnt2 > 0) heap.insert([b2, cnt2])}if (heap.size()) {res.push(heap.pop()[0]);}return res
};