|
| 1 | +/* |
| 2 | +{i + 1, j}と{i, j + 1}をpriority_queueにいれる時に、{i + 1, j - 1}と{i - 1, j + 1}がvisitedに含まれているかを確認して効率化するパターン |
| 3 | +条件判定部分が無駄に複雑なので関数化したいが、いい感じにできないのでそのままにしている |
| 4 | +*/ |
| 5 | +class Solution { |
| 6 | + public: |
| 7 | + vector<vector<int>> kSmallestPairs(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) { |
| 8 | + priority_queue<SumIndex, vector<SumIndex>, greater<SumIndex>> sum_index; |
| 9 | + vector<vector<int>> minimum_k_pair; |
| 10 | + set<vector<int>> visited; |
| 11 | + sum_index.push({nums1[0] + nums2[0], 0, 0}); |
| 12 | + while (minimum_k_pair.size() < k && sum_index.size() > 0) { |
| 13 | + int i = sum_index.top().num1_index; |
| 14 | + int j = sum_index.top().num2_index; |
| 15 | + sum_index.pop(); |
| 16 | + minimum_k_pair.push_back({nums1[i], nums2[j]}); |
| 17 | + if (i + 1 < nums1.size() && !visited.contains({i + 1, j}) && (j == 0 || visited.contains({i + 1, j - 1}))) { |
| 18 | + sum_index.push({nums1[i + 1] + nums2[j], i + 1, j}); |
| 19 | + visited.insert({i + 1, j}); |
| 20 | + } |
| 21 | + if (j + 1 < nums2.size() && !visited.contains({i, j + 1}) && (i == 0 || visited.contains({i - 1, j + 1}))) { |
| 22 | + sum_index.push({nums1[i] + nums2[j + 1], i, j + 1}); |
| 23 | + visited.insert({i, j + 1}); |
| 24 | + } |
| 25 | + } |
| 26 | + return minimum_k_pair; |
| 27 | + } |
| 28 | + |
| 29 | + private: |
| 30 | + struct SumIndex { |
| 31 | + int sum; |
| 32 | + int num1_index; |
| 33 | + int num2_index; |
| 34 | + |
| 35 | + bool operator> (const SumIndex& other) const { |
| 36 | + return sum > other.sum; |
| 37 | + } |
| 38 | + }; |
| 39 | +}; |
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