[leetcode 脑子急转弯] 2731. 移动机器人

2023-10-11 20:01

本文主要是介绍[leetcode 脑子急转弯] 2731. 移动机器人,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!


题目

有一些机器人分布在一条无限长的数轴上,他们初始坐标用一个下标从 0 开始的整数数组 nums 表示。当你给机器人下达命令时,它们以每秒钟一单位的速度开始移动。

给你一个字符串 s ,每个字符按顺序分别表示每个机器人移动的方向。‘L’ 表示机器人往左或者数轴的负方向移动,‘R’ 表示机器人往右或者数轴的正方向移动。

当两个机器人相撞时,它们开始沿着原本相反的方向移动。

请你返回指令重复执行 d 秒后,所有机器人之间两两距离之和。由于答案可能很大,请你将答案对 1 0 9 + 7 10^9 + 7 109+7 取余后返回。

注意:

对于坐标在 i 和 j 的两个机器人,(i,j) 和 (j,i) 视为相同的坐标对。也就是说,机器人视为无差别的。
当机器人相撞时,它们 立即改变 它们的前进方向,这个过程不消耗任何时间。
当两个机器人在同一时刻占据相同的位置时,就会相撞。

例如,如果一个机器人位于位置 0 并往右移动,另一个机器人位于位置 2 并往左移动,下一秒,它们都将占据位置 1,并改变方向。再下一秒钟后,第一个机器人位于位置 0 并往左移动,而另一个机器人位于位置 2 并往右移动。

例如,如果一个机器人位于位置 0 并往右移动,另一个机器人位于位置 1 并往左移动,下一秒,第一个机器人位于位置 0 并往左行驶,而另一个机器人位于位置 1 并往右移动。

示例 1:

输入:nums = [-2,0,2], s = “RLL”, d = 3
输出:8
解释:
1 秒后,机器人的位置为 [-1,-1,1] 。现在下标为 0 的机器人开始往左移动,下标为 1 的机器人开始往右移动。
2 秒后,机器人的位置为 [-2,0,0] 。现在下标为 1 的机器人开始往左移动,下标为 2 的机器人开始往右移动。
3 秒后,机器人的位置为 [-3,-1,1] 。
下标为 0 和 1 的机器人之间距离为 abs(-3 - (-1)) = 2 。
下标为 0 和 2 的机器人之间的距离为 abs(-3 - 1) = 4 。
下标为 1 和 2 的机器人之间的距离为 abs(-1 - 1) = 2 。
所有机器人对之间的总距离为 2 + 4 + 2 = 8 。
示例 2:

输入:nums = [1,0], s = “RL”, d = 2
输出:5
解释:
1 秒后,机器人的位置为 [2,-1] 。
2 秒后,机器人的位置为 [3,-2] 。
两个机器人的距离为 abs(-2 - 3) = 5 。

提示:

2 <= nums.length <= 105
− 2 ∗ 1 0 9 < = n u m s [ i ] < = 2 ∗ 1 0 9 -2 * 10^9 <= nums[i] <= 2 * 10^9 2109<=nums[i]<=2109
0 < = d < = 1 0 9 0 <= d <= 10^9 0<=d<=109
nums.length == s.length
s 只包含 ‘L’ 和 ‘R’ 。
nums[i] 互不相同。

思路

因为题目最终不关注哪个机器人是哪个,所以 碰撞的时候直接穿过,然后计算机器人之间距离的累积和 碰撞的时候直接穿过,然后计算机器人之间距离的累积和 碰撞的时候直接穿过,然后计算机器人之间距离的累积和就好了.

class Solution {static final int MOD = 1000000007;public int sumDistance(int[] nums, String s, int d) {int n = nums.length;long[] pos = new long[n];for (int i = 0; i < n; i++) {if (s.charAt(i) == 'L') {pos[i] = (long) nums[i] - d;} else {pos[i] = (long) nums[i] + d;}}Arrays.sort(pos);long res = 0;for (int i = 1; i < n; i++) {res += 1L * (pos[i] - pos[i - 1]) * i % MOD * (n - i) % MOD;res %= MOD;}return (int) res;}
}

这篇关于[leetcode 脑子急转弯] 2731. 移动机器人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/190494

相关文章

哈希leetcode-1

目录 1前言 2.例题  2.1两数之和 2.2判断是否互为字符重排 2.3存在重复元素1 2.4存在重复元素2 2.5字母异位词分组 1前言 哈希表主要是适合于快速查找某个元素(O(1)) 当我们要频繁的查找某个元素,第一哈希表O(1),第二,二分O(log n) 一般可以分为语言自带的容器哈希和用数组模拟的简易哈希。 最简单的比如数组模拟字符存储,只要开26个c

leetcode-24Swap Nodes in Pairs

带头结点。 /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode(int x) { val = x; }* }*/public class Solution {public ListNode swapPairs(L

leetcode-23Merge k Sorted Lists

带头结点。 /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode(int x) { val = x; }* }*/public class Solution {public ListNode mergeKLists

C++ | Leetcode C++题解之第393题UTF-8编码验证

题目: 题解: class Solution {public:static const int MASK1 = 1 << 7;static const int MASK2 = (1 << 7) + (1 << 6);bool isValid(int num) {return (num & MASK2) == MASK1;}int getBytes(int num) {if ((num &

【每日一题】LeetCode 2181.合并零之间的节点(链表、模拟)

【每日一题】LeetCode 2181.合并零之间的节点(链表、模拟) 题目描述 给定一个链表,链表中的每个节点代表一个整数。链表中的整数由 0 分隔开,表示不同的区间。链表的开始和结束节点的值都为 0。任务是将每两个相邻的 0 之间的所有节点合并成一个节点,新节点的值为原区间内所有节点值的和。合并后,需要移除所有的 0,并返回修改后的链表头节点。 思路分析 初始化:创建一个虚拟头节点

C语言 | Leetcode C语言题解之第393题UTF-8编码验证

题目: 题解: static const int MASK1 = 1 << 7;static const int MASK2 = (1 << 7) + (1 << 6);bool isValid(int num) {return (num & MASK2) == MASK1;}int getBytes(int num) {if ((num & MASK1) == 0) {return

【JavaScript】LeetCode:16-20

文章目录 16 无重复字符的最长字串17 找到字符串中所有字母异位词18 和为K的子数组19 滑动窗口最大值20 最小覆盖字串 16 无重复字符的最长字串 滑动窗口 + 哈希表这里用哈希集合Set()实现。左指针i,右指针j,从头遍历数组,若j指针指向的元素不在set中,则加入该元素,否则更新结果res,删除集合中i指针指向的元素,进入下一轮循环。 /*** @param

LeetCode:64. 最大正方形 动态规划 时间复杂度O(nm)

64. 最大正方形 题目链接 题目描述 给定一个由 0 和 1 组成的二维矩阵,找出只包含 1 的最大正方形,并返回其面积。 示例1: 输入: 1 0 1 0 01 0 1 1 11 1 1 1 11 0 0 1 0输出: 4 示例2: 输入: 0 1 1 0 01 1 1 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1输出: 9 解题思路 这道题的思路是使用动态规划

LeetCode 第414场周赛个人题解

目录 Q1. 将日期转换为二进制表示 原题链接 思路分析 AC代码 Q2. 范围内整数的最大得分 原题链接 思路分析 AC代码 Q3. 到达数组末尾的最大得分 原题链接 思路分析 AC代码 Q4. 吃掉所有兵需要的最多移动次数 原题链接 思路分析 AC代码 Q1. 将日期转换为二进制表示 原题链接 Q1. 将日期转换为二进制表示 思路分析

【JavaScript】LeetCode:21-25

文章目录 21 最大子数组和22 合并区间23 轮转数组24 除自身以外数组的乘积25 缺失的第一个正数 21 最大子数组和 贪心 / 动态规划贪心:连续和(count)< 0时,放弃当前起点的连续和,将下一个数作为新起点,这里提供使用贪心算法解决本题的代码。动态规划:dp[i]:以nums[i]为结尾的最长连续子序列(子数组)和。 dp[i] = max(dp[i - 1]