# 烧饼排序

GitHub

![](../pictures/souyisou.png) 相关推荐: * [手把手带你刷二叉树(第三期)](https://labuladong.gitbook.io/algo) * [Union-Find算法应用](https://labuladong.gitbook.io/algo) 读完本文,你不仅学会了算法套路,还可以顺便去 LeetCode 上拿下如下题目: [969.煎饼排序](https://leetcode-cn.com/problems/pancake-sorting) **-----------** 烧饼排序是个很有意思的实际问题:假设盘子上有 `n` 块**面积大小不一**的烧饼,你如何用一把锅铲进行若干次翻转,让这些烧饼的大小有序(小的在上,大的在下)? ![](../pictures/pancakeSort/1.jpg) 设想一下用锅铲翻转一堆烧饼的情景,其实是有一点限制的,我们每次只能将最上面的若干块饼子翻转: ![](../pictures/pancakeSort/2.png) 我们的问题是,**如何使用算法得到一个翻转序列,使得烧饼堆变得有序**? 首先,需要把这个问题抽象,用数组来表示烧饼堆: ![](../pictures/pancakeSort/title.png) 如何解决这个问题呢?其实类似上篇文章 [递归反转链表的一部分](https://labuladong.gitbook.io/algo),这也是需要**递归思想**的。 ### 一、思路分析 为什么说这个问题有递归性质呢?比如说我们需要实现这样一个函数: ```java // cakes 是一堆烧饼,函数会将前 n 个烧饼排序 void sort(int[] cakes, int n); ``` 如果我们找到了前 `n` 个烧饼中最大的那个,然后设法将这个饼子翻转到最底下: ![](../pictures/pancakeSort/3.jpg) 那么,原问题的规模就可以减小,递归调用 `pancakeSort(A, n-1)` 即可: ![](../pictures/pancakeSort/4.jpg) 接下来,对于上面的这 `n - 1` 块饼,如何排序呢?还是先从中找到最大的一块饼,然后把这块饼放到底下,再递归调用 `pancakeSort(A, n-1-1)`…… 你看,这就是递归性质,总结一下思路就是: 1、找到 `n` 个饼中最大的那个。 2、把这个最大的饼移到最底下。 3、递归调用 `pancakeSort(A, n - 1)`。 base case:`n == 1` 时,排序 1 个饼时不需要翻转。 那么,最后剩下个问题,**如何设法将某块烧饼翻到最后呢**? 其实很简单,比如第 3 块饼是最大的,我们想把它换到最后,也就是换到第 `n` 块。可以这样操作: 1、用锅铲将前 3 块饼翻转一下,这样最大的饼就翻到了最上面。 2、用锅铲将前 `n` 块饼全部翻转,这样最大的饼就翻到了第 `n` 块,也就是最后一块。 以上两个流程理解之后,基本就可以写出解法了,不过题目要求我们写出具体的反转操作序列,这也很简单,只要在每次翻转烧饼时记录下来就行了。 ### 二、代码实现 只要把上述的思路用代码实现即可,唯一需要注意的是,数组索引从 0 开始,而我们要返回的结果是从 1 开始算的。 ```java // 记录反转操作序列 LinkedList res = new LinkedList<>(); List pancakeSort(int[] cakes) { sort(cakes, cakes.length); return res; } void sort(int[] cakes, int n) { // base case if (n == 1) return; // 寻找最大饼的索引 int maxCake = 0; int maxCakeIndex = 0; for (int i = 0; i < n; i++) if (cakes[i] > maxCake) { maxCakeIndex = i; maxCake = cakes[i]; } // 第一次翻转,将最大饼翻到最上面 reverse(cakes, 0, maxCakeIndex); res.add(maxCakeIndex + 1); // 第二次翻转,将最大饼翻到最下面 reverse(cakes, 0, n - 1); res.add(n); // 递归调用 sort(cakes, n - 1); } void reverse(int[] arr, int i, int j) { while (i < j) { int temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; i++; j--; } } ``` 通过刚才的详细解释,这段代码应该是很清晰了。 算法的时间复杂度很容易计算,因为递归调用的次数是 `n`,每次递归调用都需要一次 for 循环,时间复杂度是 O(n),所以总的复杂度是 O(n^2)。 **最后,我们可以思考一个问题​**:按照我们这个思路,得出的操作序列长度应该为​ `2(n - 1)`,因为每次递归都要进行 2 次翻转并记录操作,总共有 `n` 层递归,但由于 base case 直接返回结果,不进行翻转,所以最终的操作序列长度应该是固定的 `2(n - 1)`。 显然,这个结果不是最优的(最短的),比如说一堆煎饼 `[3,2,4,1]`,我们的算法得到的翻转序列是 `[3,4,2,3,1,2]`,但是最快捷的翻转方法应该是 `[2,3,4]`: 初始状态 :[3,2,4,1] 翻前 2 个:[2,3,4,1] 翻前 3 个:[4,3,2,1] 翻前 4 个:[1,2,3,4] 如果要求你的算法计算排序烧饼的**最短**操作序列,你该如何计算呢?或者说,解决这种求最优解法的问题,核心思路什么,一定需要使用什么算法技巧呢? 不妨分享一下你的思考。 **_____________** **刷算法,学套路,认准 labuladong,公众号和 [在线电子书](https://labuladong.gitbook.io/algo) 持续更新最新文章**。 **本小抄即将出版,微信扫码关注公众号,后台回复「小抄」限时免费获取,回复「进群」可进刷题群一起刷题,带你搞定 LeetCode**。

======其他语言代码====== [fengshuu](https://github.com/fengshuu) 提供 C++ 解法代码: ```cpp class Solution { public: vector pancakeSort(vector& arr) { sort(arr, arr.size()); return res; } private: // 记录反转操作序列 vector res; void sort(vector& cakes, int n){ // base case if(n == 1) return; // 寻找最大饼的索引 int maxCakeIndex = max_element(cakes.begin(), cakes.begin() + n) - cakes.begin(); // 下面进行把最大的饼放到最后的两次翻转 // 如果最后一个饼就是最大的, 就不需要翻转, 直接进行下次递归 if (maxCakeIndex == n-1){ sort(cakes, n - 1); return; } // 第一次翻转, 将最大饼翻到最上面 // 如果第一个饼本来就是最大的, 就不需要第一次翻转. if (maxCakeIndex != 0) { reverse(cakes.begin(), cakes.begin() + maxCakeIndex + 1); res.push_back(maxCakeIndex + 1); } // 第二次翻转,将最大饼翻到最下面 reverse(cakes.begin(), cakes.begin() + n); res.push_back(n); // 递归调用 sort(cakes, n - 1); } }; ```