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  • LeetCode笔记:Biweekly Contest 98
    • 1. 题目一
      • 1. 解题思路
      • 2. 代码实现
    • 2. 题目二
      • 1. 解题思路
      • 2. 代码实现
    • 3. 题目三
      • 1. 解题思路
      • 2. 代码实现
    • 4. 题目四
  • 比赛链接:https://leetcode.com/contest/biweekly-contest-98

1. 题目一

给出题目一的试题链接如下:

  • 2566. Maximum Difference by Remapping a Digit

1. 解题思路

这一题思路上比较直接,就是分别找到最大和最小的变换数字,然后求差即可。

而要获得最大/最小的数,只需要把从头开始的第一个不是9/0的数字全部换为9/0即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下:

class Solution:def minMaxDifference(self, num: int) -> int:s = str(num)def replace(s, tgt):src = ""res = []for ch in s:if ch != tgt and src == "":src = chif ch == src:res.append(tgt)else:res.append(ch)return int("".join(res))return replace(s, "9") - replace(s, "0")

提交代码评测得到:耗时40ms,占用内存13.8MB。

2. 题目二

给出题目二的试题链接如下:

  • 2567. Minimum Score by Changing Two Elements

1. 解题思路

这一题要获得所有可能中的最小值,我们只要分别令low和high均能取到最小即可。

事实上,我们总可以令low为0,而要令high最小,其实就是让排序之后的首尾数据差值最小,因此,事实上我们就是比较以下三种情况中的最小值:

  1. 最大元素与第三小元素的差值;
  2. 第二大元素与第二小元素的差值;
  3. 第三大元素与最小元素的差值;

2. 代码实现

给出python代码实现如下:

class Solution:def minimizeSum(self, nums: List[int]) -> int:nums = sorted(nums)return min(nums[-1]-nums[2], nums[-3]-nums[0], nums[-2]-nums[1])

提交代码评测得到:耗时362ms,占用内存26.7MB。

3. 题目三

给出题目三的试题链接如下:

  • 2568. Minimum Impossible OR

1. 解题思路

这一题通过反证法不难证明,最小的无法被构成的数一定是2的幂次方,且其只能靠自己来实现。

因此,我们只需要依序不断的考察2的幂次是否存在于给定的数组当中即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下:

class Solution:def minImpossibleOR(self, nums: List[int]) -> int:nums = set(nums)res = 1for _ in range(32):if res not in nums:return resres *= 2return res

提交代码评测得到:耗时494ms,占用内存30.1MB。

4. 题目四

给出题目四的试题链接如下:

  • 2569. Handling Sum Queries After Update

这一题放弃了,实在是没啥思路,主要是关于第一个操作,对于第二、第三个操作,我们只需要不断地维护一下nums2的数组之和即可,而关于第二个操作,我们事实上就是在nums2原有的和的基础上加上p×∑(n1i)p \times \sum(n_{1i})p×(n1i)

但是问题就是如何在频繁地进行1操作之后能够快速地维护和获取nums1的数据求和,这个暂时没有想到一个很好的思路,就卡在这个里面了……

如果有大佬知道这个问题的解法的话请务必指导一下!

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