给定一个数组 points
,其中 points[i] = [xi, yi]
表示 X-Y 平面上的一个点,并且是一个整数 k
,返回离原点 (0,0)
最近的 k
个点。
这里,平面上两点之间的距离是 欧几里德距离( √(x1 - x2)2 + (y1 - y2)2
)。
你可以按 任何顺序 返回答案。除了点坐标的顺序之外,答案 确保 是 唯一 的。
示例 1:
输入:points = [[1,3],[-2,2]], k = 1 输出:[[-2,2]] 解释: (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10), (-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8), 由于 sqrt(8) < sqrt(10),(-2, 2) 离原点更近。 我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点,所以答案就是 [[-2,2]]。
示例 2:
输入:points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], k = 2 输出:[[3,3],[-2,4]] (答案 [[-2,4],[3,3]] 也会被接受。)
提示:
1 <= k <= points.length <= 104
-104 < xi, yi < 104
方法一:自定义排序
我们将所有点按照与原点的距离从小到大排序,然后取前
时间复杂度 points
的长度。
class Solution:
def kClosest(self, points: List[List[int]], k: int) -> List[List[int]]:
points.sort(key=lambda p: p[0] * p[0] + p[1] * p[1])
return points[:k]
class Solution {
public int[][] kClosest(int[][] points, int k) {
Arrays.sort(points, (a, b) -> {
int d1 = a[0] * a[0] + a[1] * a[1];
int d2 = b[0] * b[0] + b[1] * b[1];
return d1 - d2;
});
return Arrays.copyOfRange(points, 0, k);
}
}
class Solution {
public:
vector<vector<int>> kClosest(vector<vector<int>>& points, int k) {
sort(points.begin(), points.end(), [](const vector<int>& a, const vector<int>& b) {
return a[0] * a[0] + a[1] * a[1] < b[0] * b[0] + b[1] * b[1];
});
return vector<vector<int>>(points.begin(), points.begin() + k);
}
};
func kClosest(points [][]int, k int) [][]int {
sort.Slice(points, func(i, j int) bool {
a, b := points[i], points[j]
return a[0]*a[0]+a[1]*a[1] < b[0]*b[0]+b[1]*b[1]
})
return points[:k]
}
function kClosest(points: number[][], k: number): number[][] {
return points.sort((a, b) => a[0] ** 2 + a[1] ** 2 - (b[0] ** 2 + b[1] ** 2)).slice(0, k);
}
impl Solution {
pub fn k_closest(mut points: Vec<Vec<i32>>, k: i32) -> Vec<Vec<i32>> {
points.sort_unstable_by(|a, b| {
(a[0].pow(2) + a[1].pow(2)).cmp(&(b[0].pow(2) + b[1].pow(2)))
});
points[0..k as usize].to_vec()
}
}