Reaching Points问题
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问题描述(题目来源):
A move consists of taking a point (x, y) and transforming it to either (x, x+y) or (x+y, y).
Given a starting point (sx, sy) and a target point (tx, ty), return True if and only if a sequence of moves exists to transform the point (sx, sy) to (tx, ty). Otherwise, return False.
Examples:
Input: sx = 1, sy = 1, tx = 3, ty = 5
Output: True
Explanation:
One series of moves that transforms the starting point to the target is:
(1, 1) -> (1, 2) (1, 2) -> (3, 2) (3, 2) -> (3, 5)
Input: sx = 1, sy = 1, tx = 2, ty = 2 Output: False
Input: sx = 1, sy = 1, tx = 1, ty = 1 Output: True
Note: sx, sy, tx, ty will all be integers in the range [1, 10^9].
我们先写下最笨的方法:
def reachingPoints(self, sx, sy, tx, ty):
if tx < sx or ty < sy or tx == ty:
return False
if tx == sx and ty == sy:
return True
return self.reachingPoints(sx + sy, sy, tx, ty) or self.reachingPoints(
sx, sx + sy, tx, ty)
首先是如果目标比起点还小,肯定不可能,如果tx和ty相等也不行,因为更新是(x, y)到(x+y, y)或(x, x + y)。然后是成功的条件,对应相等。下面就是更新当前的x和y。
基本逻辑差不多了,但是问题是慢和容易栈溢出,因此暴力的方法不行。
我们假设成功时更新了n次,每次的x和y记作Xi和Yi,i从1到n,那么最后一步就是:
Xn = tx, Yn = ty
这里我们假设tx < ty, 那么:
Xn-1 = tx, Yn-1 = ty - tx
如果tx加了m次,那么在加tx的第一次就是:
Xn-m = tx, Yn-m = ty - m * tx
这里可以做一个转换,就是Yn-m = ty % tx,n-m这个时候tx是最大的。
这样我们就把这个问题转化到了从(sx,sy)到(tx, ty % tx),同理,我们可以继续做下去,把问题转化为从(x,y)到(tx % (ty % tx), ty % tx)。因为 小数 % 大数 = 小数,因此可以把问题(tx, ty % tx)写为(tx % ty, ty % tx)。
下面是网上的一个答案:
def reachingPoints(sx, sy, tx, ty):
if sx > tx or sy > ty:
return False
if sx == tx and (ty - sy) % sx == 0:
return True
if sy == ty and (tx - sx) % sy == 0:
return True
return reachingPoints(sx, sy, tx % ty, ty % tx)
值得注意的是中间的两个判断条件,不能写if sx == tx and sy == ty: return True
,因为可能%运算出现0,这样就容易让第一个判断返回。
这里使用了递归,来看下不是递归的方法:
def reachingPoints(sx, sy, tx, ty):
while sx < tx and sy < ty:
tx, ty = tx % ty, ty % tx
return sx == tx and (ty - sy) % sx == 0 or sy == ty and (tx - sx) % sy == 0
主要做的是把递归里面的转化放到while里面,直接计算最终的tx和ty,最后的判断条件和上面的中间判断是一致的。