算法提升——LeetCode第 386 场周赛总结

2024-02-25 21:20

本文主要是介绍算法提升——LeetCode第 386 场周赛总结,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

分割数据

给你一个长度为偶数的整数数组nums。你需要将这个数组分割成nums1和nums2两部分,要求:

nums1.lengthnums2.lengthnums.length/2。
nums1应包含互不相同的元素。
nums2也应包含互不相同的元素。
如果能够分割数组就返回true,否则返回false。

解题思路

map计数,如果数字出现次数超过2次,则无法按题意分割。

class Solution {public boolean isPossibleToSplit(int[] nums) {Map<Integer,Integer>map=new HashMap<>();for(int num:nums){int count=map.getOrDefault(num,0);if (count>=2){return false;}map.put(num,count+1);}return true;}
}

求交集区域内的最大正方形面积

在二维平面上存在n个矩形。给你两个下标从0开始的二维整数数组bottomLeft和topRight,两个数组的大小都是nx2,其中bottomLeft[i]和topRight[i]分别代表第i个矩形的左下角和右上角坐标。

我们定义向右的方向为x轴正半轴(x坐标增加),向左的方向为x轴负半轴(x坐标减少)。同样地,定义向上的方向为y轴正半轴(y坐标增加),向下的方向为y轴负半轴(y坐标减少)。

你可以选择一个区域,该区域由两个矩形的交集形成。你需要找出能够放入该区域内的最大正方形面积,并选择最优解。

返回能够放入交集区域的正方形的最大可能面积,如果矩形之间不存在任何交集区域,则返回0。

解题思路

有n个矩形,需要计算由两个矩形的交集形成的区域中可以放入的最大正方形面积。可以遍历每一对矩形计算交集区域内可以放入的最大正方形边长,根据边长的平方计算最大正方形面积,遍历所有矩形对之后即可得到最大正方形面积。

class Solution {public long largestSquareArea(int[][] bottomLeft, int[][] topRight) {long maxSquareArea = 0;int n = bottomLeft.length;for (int i = 0; i < n; i++) {int[] bottomLeft1 = bottomLeft[i];int[] topRight1 = topRight[i];for (int j = i + 1; j < n; j++) {int[] bottomLeft2 = bottomLeft[j];int[] topRight2 = topRight[j];long squareArea = overlapSquareArea(bottomLeft1, topRight1, bottomLeft2, topRight2);maxSquareArea = Math.max(maxSquareArea, squareArea);}}return maxSquareArea;}public long overlapSquareArea(int[] bottomLeft1, int[] topRight1, int[] bottomLeft2, int[] topRight2) {int overlapWidth = Math.max(Math.min(topRight1[0], topRight2[0]) - Math.max(bottomLeft1[0], bottomLeft2[0]), 0);int overlapHeight = Math.max(Math.min(topRight1[1], topRight2[1]) - Math.max(bottomLeft1[1], bottomLeft2[1]), 0);long side = Math.min(overlapWidth, overlapHeight);return side * side;}
}

标记所有下标的最早秒数 I

给你两个下标从1开始的整数数组nums和changeIndices,数组的长度分别为n和m。

一开始,nums中所有下标都是未标记的,你的任务是标记nums中所有下标。

从第1秒到第m秒(包括第m秒),对于每一秒s,你可以执行以下操作之一:

  • 选择范围[1,n]中的一个下标i,并且将nums[i]减少1。
  • 如果nums[changeIndices[s]]等于0,标记下标changeIndices[s]。
  • 什么也不做。
    请你返回范围[1,m]中的一个整数,表示最优操作下,标记nums中所有下标的最早秒数,如果无法标记所有下标,返回-1。

解题思路

二分计算

class Solution {public int earliestSecondToMarkIndices(int[] nums, int[] changeIndices) {int n = nums.length;int m = changeIndices.length;if (n > m) {return -1;}int[] lastT = new int[n];int left = n - 1, right = m + 1;while (left + 1 < right) {int mid = (left + right) / 2;if (check(nums, changeIndices, lastT, mid)) {right = mid;} else {left = mid;}}return right > m ? -1 : right;}private boolean check(int[] nums, int[] changeIndices, int[] lastT, int mx) {Arrays.fill(lastT, -1);for (int t = 0; t < mx; t++) {lastT[changeIndices[t] - 1] = t;}for (int t : lastT) {if (t < 0) { // 有课程没有考试时间return false;}}int cnt = 0;for (int i = 0; i < mx; i++) {int idx = changeIndices[i] - 1;if (i == lastT[idx]) { // 考试if (nums[idx] > cnt) { // 没时间复习return false;}cnt -= nums[idx]; // 复习这门课程} else {cnt++; // 留着后面用}}return true;}
}

标记所有下标的最早秒数 II

给你两个下标从1开始的整数数组nums和changeIndices,数组的长度分别为n和m。

一开始,nums中所有下标都是未标记的,你的任务是标记nums中所有下标。

从第1秒到第m秒(包括第m秒),对于每一秒s,你可以执行以下操作之一:

  • 选择范围[1,n]中的一个下标i,并且将nums[i]减少1。
  • 将nums[changeIndices[s]]设置成任意的非负整数。
    选择范围[1,n]中的一个下标i,满足nums[i]等于0,并标记下标i。
  • 什么也不做。
    请你返回范围[1,m]中的一个整数,表示最优操作下,标记nums中所有下标的最早秒数,如果无法标记所有下标,返回-1。

解题思路

二分加贪心

class Solution {public int earliestSecondToMarkIndices(int[] nums, int[] changeIndices) {int n = nums.length;int m = changeIndices.length;if (n > m) {return -1;}long slow = n; // 慢速复习+考试所需天数for (int v : nums) {slow += v;}int[] firstT = new int[n];Arrays.fill(firstT, -1);for (int t = m - 1; t >= 0; --t) {firstT[changeIndices[t] - 1] = t;}PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);int left = n - 1, right = m + 1;while (left + 1 < right) {pq.clear();int mid = (left + right) / 2;if (check(nums, changeIndices, firstT, pq, slow, mid)) {right = mid;} else {left = mid;}}return right > m ? -1 : right;}private boolean check(int[] nums, int[] changeIndices, int[] firstT, PriorityQueue<int[]> pq, long slow, int mx) {int cnt = 0;for (int t = mx - 1; t >= 0; t--) {int i = changeIndices[t] - 1;int v = nums[i];if (v <= 1 || t != firstT[i]) {cnt++;continue;}if (cnt == 0) {if (pq.isEmpty() || v <= pq.peek()[0]) {cnt += 1; continue;}slow += nums[pq.poll()[1]] + 1;cnt += 2;}slow -= nums[i] + 1;cnt--; pq.offer(new int[]{v, i});}return cnt >= slow; }
}

总结

当前,我的算法能力提升似乎遇到了平台期,解题效率停滞不前。为了突破这一阶段,我计划采取多元化的学习策略,不再拘泥于单一的学习方法或资源。我将拓宽学习渠道,包括研读算法专著、观看教程视频、参与网络课程以及加入研讨会,以此来丰富我的知识体系并提高解题技巧。

来源

LeetCode官网

这篇关于算法提升——LeetCode第 386 场周赛总结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/746763

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

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

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

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

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

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