本文详解 leetcode 605 题“种花问题”的高效解法：通过单次遍历、原地判断相邻约束，避免冗余数组与重复扫描，在 o(n) 时间、o(1) 空间内准确判断能否种植 n 朵花。
本文详解 leetcode 605 题“种花问题”的高效解法：通过单次遍历、原地判断相邻约束，避免冗余数组与重复扫描，在 o(n) 时间、o(1) 空间内准确判断能否种植 n 朵花。
原始代码尝试用 empty[] 数组预存所有空位索引，再对每个空位反复检查左右邻居——这不仅引入了额外空间开销（O(n)），还导致逻辑混乱：内层循环中修改 flowerbed 后未同步更新 empty，且边界处理错误（如 v = empty[h] - 1 >= 0 ? ... : 0 将越界左邻强制设为索引 0，造成误判）；更严重的是，外层 j 循环仅执行 n 次，却未保证每次都能成功种花，也未在提前满足条件时及时退出。
正确的思路是贪心 + 一次线性扫描：从左到右遍历花床，对每个位置 i，仅当其自身及左右邻居（若存在）均为 0 时，才在此处种花（置 flowerbed[i] = 1），并计数 count++。一旦 count >= n，立即返回 true。
关键在于统一处理边界：对于位置 i，只需验证：
- flowerbed[i] == 0
- 左侧安全：i == 0 || flowerbed[i-1] == 0
- 右侧安全：i == flowerbed.length-1 || flowerbed[i+1] == 0
三者同时成立，即可种花。该条件自然涵盖首尾位置（如 i==0 时跳过左检，i==len-1 时跳过右检），无需特殊分支。
以下是优化后的参考实现：
public class Solution {
public boolean canPlaceFlowers(int[] flowerbed, int n) {
if (n == 0) return true;
int count = 0;
for (int i = 0; i = n) {
return true;
}
}
}
return false;
}
}
注意事项：
- 勿修改输入前提：若题目要求不可修改原数组，可将 flowerbed[i] = 1 替换为逻辑标记（如跳过后续相邻位），但本题允许修改，故直接赋值最简洁；
- 提前终止：每次成功种花后立即检查 count >= n，避免无谓遍历；
- 边界安全：使用短路逻辑 || 和 &&，确保 i-1 或 i+1 不越界访问；
- 时间/空间复杂度：严格 O(n) 时间、O(1) 额外空间，优于原方案的 O(n) 空间与潜在 O(n²) 行为。
此方法直击问题本质——在满足不相邻约束下最大化可种植数，是贪心策略的经典应用。掌握这种边界统一化判断技巧，对解决类似“间隔放置”类问题（如安排会议室、分配资源）极具迁移价值。
