【算法专场】模拟(下)

2024-09-09 04:04
文章标签 算法 模拟 专场

本文主要是介绍【算法专场】模拟(下),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

目录

前言

38. 外观数列

算法分析

算法思路

算法代码

1419. 数青蛙

算法分析

算法思路

算法代码

 2671. 频率跟踪器

算法分析

算法思路

算法代码


前言

在前面我们已经讲解了什么是模拟算法,这篇主要是讲解在leetcode上遇到的一些模拟题目~

38. 外观数列

算法分析

这道题其实就是要将连续且相同的字符替换成字符重复的次数+字符,我们可以举个例子:假设现在我们有113322,那么我们将其压缩,就会得到“212322”(按照我们口头来说的话,就是有2个1,2个3,2个2)。并且题目给了我们字符串的编码序列的递归公式:

  • countAndSay(1)=“1”
  • countAndSay(n)是countAndSay(n-1)的行程长度编码,简单来说就是将countAndSay(n-1)的字符串按照口头形式来进行压缩。

算法思路

那么对于这道题:

  1. 创建StringBuffer类:创建一个ret的StringBuffer类并初始化为“1”
  2. 将ret遍历n遍:在遍历的过程中,我们首先需要三个变量,一个tmp的StringBuffer类(用来存储每次遍历得到的编码),一个count(用来累加与ch相同的字符有多少个),一个字符ch(用来取s字符串中的字符)。在遍历的时候,通过一个内循环,来判断和ch相同的有多少个.当遍历完每一次ret后,我们需要将tmp字符串赋值给ret。
  3. 返回结果:当遍历完成后,此时我们返回ret即可。

算法代码

class Solution {/*** 生成“说数”序列中的第 n 项。* “说数”序列为一个特殊的序列,其中每一项都是对前一项的描述。* 例如:* countAndSay(1) 返回 "1"(只有一个数字)* countAndSay(2) 返回 "11"(前一项 "1" 被读作 “一 1”)* countAndSay(3) 返回 "21"(前一项 "11" 被读作 “两 1”)* countAndSay(4) 返回 "1211"(前一项 "21" 被读作 “一 2,然后一 1”)* 以此类推。** @param n 序列中的项的顺序号,为整型。* @return 第 n 项的“说数”序列,为字符串形式。*/public String countAndSay(int n) {StringBuffer ans = new StringBuffer("1");for (int i = 1; i < n; i++) {StringBuffer tmp = new StringBuffer();int size = ans.length();for (int j = 0; j < size;) {// 从第一个字符开始,统计连续相同字符的数量,并将这个数量和字符本身添加到临时字符串缓冲区中。int count = 0;char c = ans.charAt(j);while (j < size && ans.charAt(j) == c) {count++;j++;}tmp.append(count);tmp.append(c);}ans = tmp;}return ans.toString();}}

1419. 数青蛙

算法分析

这道题简单的来说就是要我们找croak字符串是不是连续出现的,如果是连续出现的,则说明此时我们只需要1只青蛙即可。但如果不是连续出现的,中间穿插了其他的字符(且是按照croak顺序出现的字符),那么就可能需要更多的青蛙了。

算法思路

算法代码

class Solution {public int minNumberOfFrogs(String croakOfFrogs) {//将 croakOfFrogs 转换为字符数组,方便操作char[] chars=croakOfFrogs.toCharArray();String ret="croak";int n=ret.length();//用一个int数组来模拟hash表int[] hash=new int[n];//创建一个Map,来存储字符,以及字符的下标Map<Character,Integer> map=new HashMap<>();for(int i=0;i<n;i++) map.put(ret.charAt(i),i);//进行遍历for(char ch:chars){//判断cif(ch=='c'){//判断前面k字符是否为0,为0就只++ch,否则k也要减1if(hash[n-1]!=0) hash[n-1]--;hash[0]++;}else{//判断字符的下标int index=map.get(ch);if(hash[index-1]==0) return -1;hash[index-1]--;hash[index]++;}}for(int i=0;i<n-1;i++){if(hash[i]!=0) return -1;}return hash[n-1];}}

 2671. 频率跟踪器

算法分析

这道题要求我们将FrequencyTracker类中的方法实现。那么我们可以其实可以与第二道类似,我们可以利用两个哈希表来解决这道算法题。

算法思路

  • 初始化:首先我们先在类中声明两个整型数组,当做哈希表来用。hash1用来存储数字出现的次数,hash2则是用来存储出现的次数和频率的映射关系。
  • 实现add方法:当有人调用该方法,那么此时对于此时hash2[hash[number]],即出现的频率要-1,对于hash1[number]要+1,然后再让 hash2[hash[number]]再+1。【依旧是以上面的例子为前提,假设我现在调用add,number=1,那么就说明在hash1中以number=1为下标的元素要+1,但是在+1后,此时对于1来说,它的元素就为3,那么我们就需要将本来在hash2中记录1出现次数的元素-1(--hash2[hash[number]]),在执行完hash1[number]+1后,再更新一下频率(++hash2[hash[number]])。

  • 实现deleteone方法:我们首先需要判断一下,在hash1中以number为底的元素是不是为0,若为0直接返回。反之我们则需要跟add方法类似,先在hash2中让以hash1[number]为下标的元素-1 ,再让hash1[number]-1,再让在hash2中让以hash1[number]为下标的元素+1.
  • 实现hashFrequency方法:直接返回hash2[frequency]即可,同时判断是否大于0。

算法代码

/*** 频率跟踪器类,用于跟踪整数数组中每个数字出现的频率* 以及具有特定频率的数字是否存在*/
class FrequencyTracker {// 哈希表,用于存储每个数字出现的频率private int[] hash1;// 哈希表,用于存储每个频率出现的次数private int[] hash2;/*** 构造函数,初始化两个哈希表数组*/public FrequencyTracker() {hash1 = new int[10001];hash2 = new int[10001];}/*** 向跟踪器中添加一个数字,相应地更新数字的频率以及频率的出现次数* * @param number 要添加的数字*/public void add(int number) {// 当前数字对应的频率要先-1,因为我们要增加这个数字的频率--hash2[hash1[number]];// 然后实际增加这个数字的频率++hash1[number];// 最后增加新的频率计数++hash2[hash1[number]];}/*** 从跟踪器中删除一个数字,相应地更新数字的频率以及频率的出现次数* * @param number 要删除的数字*/public void deleteOne(int number) {if (hash1[number] == 0) return;// 当前数字对应的频率要先-1,因为我们即将减少这个数字的频率--hash2[hash1[number]];// 然后实际减少这个数字的频率--hash1[number];// 最后减少新的频率计数++hash2[hash1[number]];}/*** 检查具有给定频率的任何数字是否存在* * @param frequency 要检查的目标频率* @return 如果具有给定频率的数字存在,则返回true;否则返回false*/public boolean hasFrequency(int frequency) {return hash2[frequency] > 0;}
}

以上就是模拟算法阶段遇到的一些题目~

若有不足,欢迎指正~

这篇关于【算法专场】模拟(下)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1150108

相关文章

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

【C++】_list常用方法解析及模拟实现

相信自己的力量,只要对自己始终保持信心,尽自己最大努力去完成任何事,就算事情最终结果是失败了,努力了也不留遗憾。💓💓💓 目录   ✨说在前面 🍋知识点一:什么是list? •🌰1.list的定义 •🌰2.list的基本特性 •🌰3.常用接口介绍 🍋知识点二:list常用接口 •🌰1.默认成员函数 🔥构造函数(⭐) 🔥析构函数 •🌰2.list对象

usaco 1.2 Transformations(模拟)

我的做法就是一个一个情况枚举出来 注意计算公式: ( 变换后的矩阵记为C) 顺时针旋转90°:C[i] [j]=A[n-j-1] [i] (旋转180°和270° 可以多转几个九十度来推) 对称:C[i] [n-j-1]=A[i] [j] 代码有点长 。。。 /*ID: who jayLANG: C++TASK: transform*/#include<

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

dp算法练习题【8】

不同二叉搜索树 96. 不同的二叉搜索树 给你一个整数 n ,求恰由 n 个节点组成且节点值从 1 到 n 互不相同的 二叉搜索树 有多少种?返回满足题意的二叉搜索树的种数。 示例 1: 输入:n = 3输出:5 示例 2: 输入:n = 1输出:1 class Solution {public int numTrees(int n) {int[] dp = new int