# 如何调度考生的座位
**通知：[新版网站会员](https://labuladong.online/algo/intro/site-vip/) 限时优惠；算法可视化编辑器上线，[点击体验](https://labuladong.online/algo/intro/visualize/)！另外，建议你在我的 [网站](https://labuladong.online/algo/) 学习文章，体验更好。**
读完本文，你不仅学会了算法套路，还可以顺便解决如下题目：
| LeetCode | 力扣 | 难度 |
| :----: | :----: | :----: |
| [855. Exam Room](https://leetcode.com/problems/exam-room/) | [855. 考场就座](https://leetcode.cn/problems/exam-room/) | 🟠
**-----------**
本文讲一讲力扣第 855 题「考场就座」，有趣且具有一定技巧性。这种题目并不像动态规划这类算法拼智商，而是看你对常用数据结构的理解和写代码的水平，个人认为值得重视和学习。
另外说句题外话，很多读者都问，算法框架是如何总结出来的，其实框架反而是慢慢从细节里抠出来的。希望大家看了我们的文章之后，最好能抽时间把相关的问题亲自做一做，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行嘛。
先来描述一下题目：假设有一个考场，考场有一排共 `N` 个座位，索引分别是 `[0..N-1]`，考生会**陆续**进入考场考试，并且可能在**任何时候**离开考场。
你作为考官，要安排考生们的座位，满足：**每当一个学生进入时，你需要最大化他和最近其他人的距离；如果有多个这样的座位，安排到他到索引最小的那个座位**。这很符合实际情况对吧，
也就是请你实现下面这样一个类：
```java
class ExamRoom {
// 构造函数，传入座位总数 N
public ExamRoom(int N);
// 来了一名考生，返回你给他分配的座位
public int seat();
// 坐在 p 位置的考生离开了
// 可以认为 p 位置一定坐有考生
public void leave(int p);
}
```
比方说考场有 5 个座位，分别是 `[0..4]`：
第一名考生进入时（调用 `seat()`），坐在任何位置都行，但是要给他安排索引最小的位置，也就是返回位置 0。
第二名学生进入时（再调用 `seat()`），要和旁边的人距离最远，也就是返回位置 4。
第三名学生进入时，要和旁边的人距离最远，应该做到中间，也就是座位 2。
如果再进一名学生，他可以坐在座位 1 或者 3，取较小的索引 1。
以此类推。
刚才所说的情况，没有调用 `leave` 函数，不过读者肯定能够发现规律：
**如果将每两个相邻的考生看做线段的两端点，新安排考生就是找最长的线段，然后让该考生在中间把这个线段「二分」，中点就是给他分配的座位。`leave(p)` 其实就是去除端点 `p`，使得相邻两个线段合并为一个**。
核心思路很简单对吧，所以这个问题实际上实在考察你对数据结构的理解。对于上述这个逻辑，你用什么数据结构来实现呢？
### 一、思路分析
根据上述思路，首先需要把坐在教室的学生抽象成线段，我们可以简单的用一个大小为 2 的数组表示。
另外，思路需要我们找到「最长」的线段，还需要去除线段，增加线段。
**但凡遇到在动态过程中取最值的要求，肯定要使用有序数据结构，我们常用的数据结构就是二叉堆和平衡二叉搜索树了**。二叉堆实现的优先级队列取最值的时间复杂度是 O(logN)，但是只能删除最大值。平衡二叉树也可以取最值，也可以修改、删除任意一个值，而且时间复杂度都是 O(logN)。
综上，二叉堆不能满足 `leave` 操作，应该使用平衡二叉树。所以这里我们会用到 Java 的一种数据结构 `TreeSet`，这是一种有序数据结构，底层由红黑树维护有序性。
这里顺便提一下，一说到集合（Set）或者映射（Map），有的读者可能就想当然的认为是哈希集合（HashSet）或者哈希表（HashMap），这样理解是有点问题的。
因为哈希集合/映射底层是由哈希函数和数组实现的，特性是遍历无固定顺序，但是操作效率高，时间复杂度为 O(1)。
而集合/映射还可以依赖其他底层数据结构，常见的就是红黑树（一种平衡二叉搜索树），特性是自动维护其中元素的顺序，操作效率是 O(logN)。这种一般称为「有序集合/映射」。
我们使用的 `TreeSet` 就是一个有序集合，目的就是为了保持线段长度的有序性，快速查找最大线段，快速删除和插入。
### 二、简化问题
首先，如果有多个可选座位，需要选择索引最小的座位对吧？**我们先简化一下问题，暂时不管这个要求**，实现上述思路。
这个问题还用到一个常用的编程技巧，就是使用一个「虚拟线段」让算法正确启动，这就和链表相关的算法需要「虚拟头结点」一个道理。
```java
class ExamRoom {
// 将端点 p 映射到以 p 为左端点的线段
private Map startMap;
// 将端点 p 映射到以 p 为右端点的线段
private Map endMap;
// 根据线段长度从小到大存放所有线段
private TreeSet pq;
private int N;
public ExamRoom(int N) {
this.N = N;
startMap = new HashMap<>();
endMap = new HashMap<>();
pq = new TreeSet<>((a, b) -> {
// 算出两个线段的长度
int distA = distance(a);
int distB = distance(b);
// 长度更长的更大，排后面
return distA - distB;
});
// 在有序集合中先放一个虚拟线段
addInterval(new int[] {-1, N});
}
/* 去除一个线段 */
private void removeInterval(int[] intv) {
pq.remove(intv);
startMap.remove(intv[0]);
endMap.remove(intv[1]);
}
/* 增加一个线段 */
private void addInterval(int[] intv) {
pq.add(intv);
startMap.put(intv[0], intv);
endMap.put(intv[1], intv);
}
/* 计算一个线段的长度 */
private int distance(int[] intv) {
return intv[1] - intv[0] - 1;
}
// ...
}
```
「虚拟线段」其实就是为了将所有座位表示为一个线段：
有了上述铺垫，主要 API `seat` 和 `leave` 就可以写了：
```java
class ExamRoom {
// ...
public int seat() {
// 从有序集合拿出最长的线段
int[] longest = pq.last();
int x = longest[0];
int y = longest[1];
int seat;
if (x == -1) { // 情况一
seat = 0;
} else if (y == N) { // 情况二
seat = N - 1;
} else { // 情况三
seat = (y - x) / 2 + x;
}
// 将最长的线段分成两段
int[] left = new int[] {x, seat};
int[] right = new int[] {seat, y};
removeInterval(longest);
addInterval(left);
addInterval(right);
return seat;
}
public void leave(int p) {
// 将 p 左右的线段找出来
int[] right = startMap.get(p);
int[] left = endMap.get(p);
// 合并两个线段成为一个线段
int[] merged = new int[] {left[0], right[1]};
removeInterval(left);
removeInterval(right);
addInterval(merged);
}
}
```
至此，算法就基本实现了，代码虽多，但思路很简单：找最长的线段，从中间分隔成两段，中点就是 `seat()` 的返回值；找 `p` 的左右线段，合并成一个线段，这就是 `leave(p)` 的逻辑。
### 三、进阶问题
但是，题目要求多个选择时选择索引最小的那个座位，我们刚才忽略了这个问题。比如下面这种情况会出错：
现在有序集合里有线段 `[0,4]` 和 `[4,9]`，那么最长线段 `longest` 就是后者，按照 `seat` 的逻辑，就会分割 `[4,9]`，也就是返回座位 6。但正确答案应该是座位 2，因为 2 和 6 都满足最大化相邻考生距离的条件，二者应该取较小的。
**遇到题目的这种要求，解决方式就是修改有序数据结构的排序方式**。具体到这个问题，就是修改 `TreeMap` 的比较函数逻辑：
```java
pq = new TreeSet<>((a, b) -> {
int distA = distance(a);
int distB = distance(b);
// 如果长度相同，就比较索引
if (distA == distB)
return b[0] - a[0];
return distA - distB;
});
```
除此之外，还要改变 `distance` 函数，**不能简单地让它计算一个线段两个端点间的长度，而是让它计算该线段中点和端点之间的长度**。
```java
class ExamRoom {
// ...
private int distance(int[] intv) {
int x = intv[0];
int y = intv[1];
if (x == -1) return y;
if (y == N) return N - 1 - x;
// 中点和端点之间的长度
return (y - x) / 2;
}
}
```
这样，`[0,4]` 和 `[4,9]` 的 `distance` 值就相等了，算法会比较二者的索引，取较小的线段进行分割。到这里，这道算法题目算是完全解决了。
### 四、最后总结
本文聊的这个问题其实并不算难，虽然看起来代码很多。核心问题就是考察有序数据结构的理解和使用，来梳理一下。
处理动态问题一般都会用到有序数据结构，比如平衡二叉搜索树和二叉堆，二者的时间复杂度差不多，但前者支持的操作更多。
既然平衡二叉搜索树这么好用，还用二叉堆干嘛呢？因为二叉堆底层就是数组，实现简单啊，详见前文 [二叉堆详解](https://labuladong.online/algo/fname.html?fname=二叉堆详解实现优先级队列)。你实现个红黑树试试？操作复杂，而且消耗的空间相对来说会多一些。具体问题，还是要选择恰当的数据结构来解决。
希望本文对大家有帮助。
**＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿**
**《labuladong 的算法笔记》已经出版，关注公众号查看详情；后台回复「**全家桶**」可下载配套 PDF 和刷题全家桶**：
======其他语言代码======
[855.考场就座](https://leetcode-cn.com/problems/exam-room)
### javascript
js内置没有treeset相关的实现，而且实现起来也比较麻烦。
array记录有人的位置
seat的情况如下：
- 如果没有array时，seatNo默认0
- 有array有一个时，则看离两边的距离，选距离远的
- 两两遍历取中间值和初始值之和
```js
class ExamRoom {
/**
* @param {number} N
*/
constructor(N) {
this.array = [];
this.seatNo = 0;
this.number = N - 1;
}
/**
* @return {number}
*/
seat() {
this.seatNo = 0;
if (this.array.length == 1) {
if (this.array[0] == 0) {
this.seatNo = this.number;
} else if (this.array[0] == this.number) {
this.seatNo = 0;
} else {
let distance1 = this.array[0];
let distance2 = this.number - this.array[0];
if (distance1 >= distance2) {
this.seatNo = 0 + distance1;
} else {
this.seatNo = distance1 + distance2;
}
}
} else if ((this.array.length > 1)) {
let maxDistance = this.array[0], start;
for (let i = 0; i < this.array.length - 1; i++) {
let distance = Math.floor((this.array[i + 1] - this.array[i] >>> 1));
if (maxDistance < distance) {
maxDistance = distance;
start = this.array[i]
this.seatNo = start + maxDistance;
}
}
if (this.number - this.array[this.array.length - 1] > maxDistance) {
this.seatNo = this.number;
}
}
this.array.push(this.seatNo);
this.array.sort((a, b) => { return a - b })
return this.seatNo;
}
/**
* @param {number} p
* @return {void}
*/
leave(p) {
let index = this.array.indexOf(p)
this.array.splice(index, 1)
};
}
```
