本文主要是介绍11.20 至 11.27 五道典型题记录: 贪心 | 应用题 | 脑筋急转弯 | 区间问题 | 双指针,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!
11.20 至 11.27 五道典型题记录: 贪心 | 应用题 | 脑筋急转弯 | 区间问题 | 双指针
松懈了最近,要时刻保持警醒啊!学习不能停,说那么多的借口不如花一些心思去学一些知识,之所以学到的内容不成体系,一方面就是学得少,没多少墨水,怎么也无法高度概括地找到一些骨架性的内容,另一方面需要坚持去学习,长时间全神贯注地做一件事情,并把它做好!我始终相信 善始善终和勤能致富,所以要放下一些自己的没用的执着,这篇过后所有的算法题都会加入 C++ 的语言编程,另外有关机器学习的内容现在有时间梳理了,可以找时间认真地学习了,总之,别让自己 娱乐至死,让自己的脑袋思考起来,记起来,不管是 代码 | 程序 | 知识点 | 歌词 | 乐曲,要让自己时刻保持向上的学习精神,有关MATLAB的内容,进行一个完善梳理,把手头学到的内容好好整理一下,以备不时之需,关于自己的代码编程也写一个工作手册,存放起来。往前走,迈步走,默默向上游~
部分代码借鉴他人,提前说一声,这并不都是我自己码出来的。~~
808. 分汤 (贪心 | dfs | 应用题)
题目链接:808. 分汤
题目大意:有 A 和 B 两种类型 的汤。一开始每种类型的汤有 n 毫升。有四种分配操作:
提供 100ml 的 汤A 和 0ml 的 汤B 。 | 提供 75ml 的 汤A 和 25ml 的 汤B 。
提供 50ml 的 汤A 和 50ml 的 汤B 。 | 提供 25ml 的 汤A 和 75ml 的 汤B 。
当我们把汤分配给某人之后,汤就没有了。每个回合,我们将从四种概率同为 0.25 的操作中进行分配选择。
如果汤的剩余量不足以完成某次操作,我们将尽可能分配。当两种类型的汤都分配完时,停止操作。
注意 不存在先分配 100 ml 汤B 的操作。
需要返回的值: 汤A 先分配完的概率 + 汤A和汤B 同时分配完的概率 / 2。返回值在正确答案 10-5 的范围内将被认为是正确的。
例如:
输入: n = 50
输出: 0.62500
解释:如果我们选择前两个操作,A 首先将变为空。
对于第三个操作,A 和 B 会同时变为空。
对于第四个操作,B 首先将变为空。
所以 A 变为空的总概率加上 A 和 B 同时变为空的概率的一半是 0.25 *(1 + 1 + 0.5 + 0)= 0.625。输入: n = 100
输出: 0.71875
- 解题思路:非常可怕的一道题,仅读题都让人十分头疼,看评论说这是一道非常经典的概率问题,用例的上限大致为4800,读题可以发现四种情况全是围绕25的倍数进行分配,所以这是一个简化运算的出发点,使用深度递归进行处理,注意需要配合 @cache 优化运算。
- 时间复杂度: $ O(C^2)$ ,其中 C约为200。
- 空间复杂度: O ( C 2 ) O(C^2) O(C2)
class Solution:def soupServings(self, n: int) -> float:@cachedef dfs(i,j):if i<=0 and j<=0:return 0.5if i<=0:return 1if j <=0:return 0return 0.25*(dfs(i-4,j)+dfs(i-3,j-1)+dfs(i-2,j-2)+dfs(i-1,j-3))return 1 if n>4800 else dfs((n+24)//25,(n+24)//25)
808. 香槟塔(贪心 | 找规律)
题目链接:808. 香槟塔
题目大意:把玻璃杯摆成金字塔的形状,其中 第一层 有 1 个玻璃杯, 第二层 有 2 个,依次类推到第 100 层,每个玻璃杯 (250ml) 将盛有香槟。
从顶层的第一个玻璃杯开始倾倒一些香槟,当顶层的杯子满了,任何溢出的香槟都会立刻等流量的流向左右两侧的玻璃杯。当左右两边的杯子也满了,就会等流量的流向它们左右两边的杯子,依次类推。(当最底层的玻璃杯满了,香槟会流到地板上)
例如,在倾倒一杯香槟后,最顶层的玻璃杯满了。倾倒了两杯香槟后,第二层的两个玻璃杯各自盛放一半的香槟。在倒三杯香槟后,第二层的香槟满了 - 此时总共有三个满的玻璃杯。在倒第四杯后,第三层中间的玻璃杯盛放了一半的香槟,他两边的玻璃杯各自盛放了四分之一的香槟,如下图所示。
例如:
输入: poured(倾倒香槟总杯数) = 1, query_glass(杯子的位置数) = 1, query_row(行数) = 1
输出: 0.00000
解释: 我们在顶层(下标是(0,0))倒了一杯香槟后,没有溢出,因此所有在顶层以下的玻璃杯都是空的。输入: poured(倾倒香槟总杯数) = 2, query_glass(杯子的位置数) = 1, query_row(行数) = 1
输出: 0.50000
解释: 我们在顶层(下标是(0,0)倒了两杯香槟后,有一杯量的香槟将从顶层溢出,位于(1,0)的玻璃杯和(1,1)的玻璃杯平分了这一杯香槟,所以每个玻璃杯有一半的香槟。输入: poured = 100000009, query_row = 33, query_glass = 17
输出: 1.00000
- 解题思路:逐行循环遍历,一定要读懂题目啊!
- 时间复杂度: O ( N 2 ) O(N^2) O(N2) ,N为query_row
- 空间复杂度: O ( N ) O(N) O(N)
class Solution:def champagneTower(self, poured: int, query_row: int, query_glass: int) -> float:row = [poured]for i in range(1,query_row+1):nextRow = [0] * (i+1)for j,v in enumerate(row):if v>1:nextRow[j] += (v-1)/2nextRow[j+1] += (v-1)/2row = nextRowreturn min(1,row[query_glass])
795. 区间子数组个数(区间阻断 非常巧妙的子函数编写)
题目链接:795. 区间子数组个数
题目大意:给你一个整数数组 nums 和两个整数:left 及 right 。找出 nums 中连续、非空且其中最大元素在范围 [left, right] 内的子数组,并返回满足条件的子数组的个数。
生成的测试用例保证结果符合 32-bit 整数范围。
例如:
输入:nums = [2,1,4,3], left = 2, right = 3
输出:3
解释:满足条件的三个子数组:[2], [2, 1], [3]输入:nums = [2,9,2,5,6], left = 2, right = 8
输出:7
- 解题思路:学习 子函数的编写 非常地巧妙,由于查询的子区间连续,所以:
符合要求的子区间个数 = 小于right的子区间个数 - 小于left-1的子区间个数 - 时间复杂度: O ( N ) O(N) O(N),N为数组nums的长度
- 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)
class Solution:def numSubarrayBoundedMax(self, nums: List[int], left: int, right: int) -> int:def f(x):cnt=t=0for v in nums:t=0 if v>x else t+1cnt += treturn cntreturn f(right)-f(left-1)
809. 情感丰富的文字(计数 | 双指针)
题目链接:809. 情感丰富的文字
题目大意:有时候人们会用重复写一些字母来表示额外的感受,比如 “hello” -> “heeellooo”, “hi” -> “hiii”。我们将相邻字母都相同的一串字符定义为相同字母组,例如:“h”, “eee”, “ll”, “ooo”。
对于一个给定的字符串 S ,如果另一个单词能够通过将一些字母组扩张从而使其和 S 相同,我们将这个单词定义为可扩张的(stretchy)。扩张操作定义如下:选择一个字母组(包含字母 c ),然后往其中添加相同的字母 c 使其长度达到 3 或以上。
例如,以 “hello” 为例,我们可以对字母组 “o” 扩张得到 “hellooo”,但是无法以同样的方法得到 “helloo” 因为字母组 “oo” 长度小于 3。此外,我们可以进行另一种扩张 “ll” -> “lllll” 以获得 “helllllooo”。如果 s = “helllllooo”,那么查询词 “hello” 是可扩张的,因为可以对它执行这两种扩张操作使得 query = “hello” -> “hellooo” -> “helllllooo” = s。
输入一组查询单词,输出其中可扩张的单词数量。
例如:
输入:
s = "heeellooo"
words = ["hello", "hi", "helo"]
输出:1
解释:
我们能通过扩张 "hello" 的 "e" 和 "o" 来得到 "heeellooo"。
我们不能通过扩张 "helo" 来得到 "heeellooo" 因为 "ll" 的长度小于 3 。
- 解题思路:本来一直想用 Counter 计数器来做这道题,搞老半天,不行,这道题的字符串是有序的,而Counter专注于计数,所以还是需要用双指针来做比较合理!
- 时间复杂度: O ( n × ∣ s ∣ + ∑ i ∣ words i ∣ ) O(n×|s| + \sum_i |\textit{words}_i|) O(n×∣s∣+∑i∣wordsi∣), words i \textit{words}_i wordsi 为words第 i 个元素的长度,n 为words的长度,m为字符串s的长度。
- 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)
class Solution:def expressiveWords(self, s: str, words: List[str]) -> int:def check(word):i = j = 0while i<len(word) and j<len(s):if word[i] != s[j]:return Falsech = word[i]c1 = c2 = 0while i<len(word) and word[i]==ch:c1 += 1i += 1while j<len(s) and s[j]==ch:c2 += 1j += 1if c1 > c2 or (c1 != c2 and c2 < 3):return Falsereturn i==len(word) and j==len(s)return sum(int(check(word)) for word in words)
1752. 检查数组是否经排序和轮转得到 (非递减 | 脑筋急转)
题目链接:1752. 检查数组是否经排序和轮转得到
题目大意:给你一个数组 nums 。nums 的源数组中,所有元素与 nums 相同,但按非递减顺序排列。
如果 nums 能够由源数组轮转若干位置(包括 0 个位置)得到,则返回 true ;否则,返回 false 。
源数组中可能存在 重复项 。
注意:我们称数组 A 在轮转 x 个位置后得到长度相同的数组 B ,当它们满足 A[i] == B[(i+x) % A.length] ,其中 % 为取余运算。
例如:
输入:nums = [3,4,5,1,2]
输出:true
解释:[1,2,3,4,5] 为有序的源数组。
可以轮转 x = 3 个位置,使新数组从值为 3 的元素开始:[3,4,5,1,2] 。输入:nums = [2,1,3,4]
输出:false
解释:源数组无法经轮转得到 nums 。输入:nums = [1,2,3]
输出:true
解释:[1,2,3] 为有序的源数组。
可以轮转 x = 0 个位置(即不轮转)得到 nums 。
- 解题思路:别想复杂了,简单考虑 非递减的子区间大于1即返回False,还有注意 % 的运用!
- 时间复杂度: O ( N ) O(N) O(N),N为数组nums的长度。
- 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)
class Solution:def check(self, nums: List[int]) -> bool:return sum(nums[i] > nums[(i+1)%len(nums)] for i,v in enumerate(nums)) < 2
总结
努力 奋斗!粤语不好学啊,九声六调,韵母还贼多,害,学学吧,没啥好怕的,要保持积极向上的精神,昨天学了一句英文,非常不错,记录一下:
I’m an honest, upright, decent man. ------ 我是一个诚实、秉直、正派的人。
这篇关于11.20 至 11.27 五道典型题记录: 贪心 | 应用题 | 脑筋急转弯 | 区间问题 | 双指针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!