【LeetCode】947。同じ行または同じ列で削除されたほとんどの石同じ行または同じ行で最も多くの石を削除する（中）（JAVA）
タイトルアドレス：https：//leetcode.com/problems/minimum-increment-to-make-array-unique/
タイトル説明：
2D平面上で、いくつかの整数座標点にn個の石を配置します。各座標点には、最大で1つの石を含めることができます。
石は、除去されていない別の石と同じ行または同じ列を共有している場合、除去できます。
stones [i] = [xi、yi]がi番目の石の位置を表す長さnの配列石が与えられた場合、削除できる石の可能な最大数を返します。
例1：
Input: stones = [[0,0],[0,1],[1,0],[1,2],[2,1],[2,2]]
Output: 5
Explanation: One way to remove 5 stones is as follows:
1. Remove stone [2,2] because it shares the same row as [2,1].
2. Remove stone [2,1] because it shares the same column as [0,1].
3. Remove stone [1,2] because it shares the same row as [1,0].
4. Remove stone [1,0] because it shares the same column as [0,0].
5. Remove stone [0,1] because it shares the same row as [0,0].
Stone [0,0] cannot be removed since it does not share a row/column with another stone still on the plane.
例2：
Input: stones = [[0,0],[0,2],[1,1],[2,0],[2,2]]
Output: 3
Explanation: One way to make 3 moves is as follows:
1. Remove stone [2,2] because it shares the same row as [2,0].
2. Remove stone [2,0] because it shares the same column as [0,0].
3. Remove stone [0,2] because it shares the same row as [0,0].
Stones [0,0] and [1,1] cannot be removed since they do not share a row/column with another stone still on the plane.
例3：
Input: stones = [[0,0]]
Output: 0
Explanation: [0,0] is the only stone on the plane, so you cannot remove it.
制約：
- 1 <= stones.length <= 1000
- 0 <= xi、yi <= 10 ^ 4
- 2つの石が同じ座標点にあることはありません。
一般的なアイデア
n個の石が2次元平面のいくつかの整数座標点に配置されます。各座標点には最大で1つの石を配置できます。
同じ列または同じ列に他の石がある場合は、その石を取り除くことができます。
長さnの石の配列を指定します。ここで、stones [i] = [xi、yi]は、i番目の石の位置を表し、削除できる石の最大数を返します。
問題解決方法
- 採用して見つける
- xがセットに表示されない場合は、数値に1を追加し、[x、y]でxとyを関連付け、数値を1つ減らします。
- 注：x軸とy軸の最大数が不確実であるため、マップの方法を使用してxの親ノードを格納します。xi、yi <= 10 ^ 4、10001をxiとyiに追加して、xとyを回避できるためです。 y繰り返し
class Solution {
public int removeStones(int[][] stones) {
UnionFind unionFind = new UnionFind();
for (int i = 0; i < stones.length; i++) {
unionFind.merge(stones[i][0], stones[i][1] + 10001);
}
return stones.length - unionFind.getCount();
}
public class UnionFind {
private Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
private int count = 0;
public int getCount() {
return count;
}
public int find(int x) {
if (!map.containsKey(x)) {
map.put(x, x);
count++;
}
int fatherX = map.get(x);
if (fatherX != x) {
map.put(x, find(fatherX));
}
return map.get(x);
}
public void merge(int x, int y) {
int fatherX = find(x);
int fatherY = find(y);
if (fatherX == fatherY) return;
map.put(fatherX, fatherY);
count--;
}
}
}
実行時間：9ミリ秒、Javaユーザーの69.65％を上回っています
メモリ消費量：38.9 MB、Javaユーザーの35.53％を上回っています
