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难度: Hard
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内存: 22.0 MB
# Definition for a street.
# class Street:
# def closeDoor(self):
# pass
# def isDoorOpen(self):
# pass
# def moveRight(self):
# pass
class Solution:
def houseCount(self, street: Optional['Street'], k: int) -> int:
# 找到第一扇开着的门
while not street.isDoorOpen():
street.moveRight()
# 最多循环 k 次
for i in range(1, k + 1):
street.moveRight()
if street.isDoorOpen():
ans = i
street.closeDoor()
return ans
Explain
该题解采用了一种直接的模拟方法。首先，它找到了第一扇开着的门，然后它沿着街道向右移动，直到移动了 k 次或者找到了另一扇开着的门。如果在移动 k 次之内找到了另一扇开着的门，它就记录下当前的移动次数，并关闭这扇门。最终，返回记录的移动次数作为环形街道上的房屋数量。
时间复杂度: O(k)
空间复杂度: O(1)
# Definition for a street.
# class Street:
# def closeDoor(self):
# pass
# def isDoorOpen(self):
# pass
# def moveRight(self):
# pass
class Solution:
def houseCount(self, street: Optional['Street'], k: int) -> int:
# 找到第一扇开着的门
while not street.isDoorOpen():
street.moveRight()
# 最多循环 k 次
for i in range(1, k + 1):
street.moveRight()
if street.isDoorOpen():
ans = i
street.closeDoor()
return ans
Explore
在环形街道的模拟中，一旦到达街道的末端，行走将从街道的起点重新开始。在提供的代码中，这一环形特性隐式地由Street类的moveRight方法处理。具体地，当moveRight被调用时，如果当前位置是街道的最后一扇门，那么下一个moveRight操作将移动到街道的第一扇门，模拟环形结构的行为。因此，代码并不需要直接处理环绕逻辑，这应由Street类的实现保证。
题解中确实未明确在遍历k次后仍未找到另一扇开着的门时应返回何值。一种合理的处理方式是在函数开始时定义一个变量，例如初始化为-1或者特定的无效值，表示没有找到任何开着的门。然后，如果在k次移动内找到了一扇门，更新这个变量为对应的移动次数。最后，返回这个变量的值。这样，当没有找到任何开门时，返回的将是初始的无效值，明确表示未找到结果。
根据题解的描述和代码实现，算法在找到第一扇开着的门并成功记录移动次数后就会终止。这意味着它不会继续检查其他门。如果需要遍历并检查更多的门，算法需要进一步的修改，例如在找到并关闭一扇门后，重新开始查找下一扇开着的门，直到街道上再无开着的门，或者设定其他逻辑来决定何时停止。当前的实现仅考虑到找到和处理第一扇开着的门。