【力扣周赛】第360场周赛
【力扣周赛】第360场周赛
- 8015.距离原点最远的点
- 题目描述
- 解题思路
- 8022. 找出美丽数组的最小和
- 题目描述
- 解题思路
8015.距离原点最远的点
题目描述
描述:给你一个长度为 n 的字符串 moves ,该字符串仅由字符 ‘L’、‘R’ 和 ‘_’ 组成。字符串表示你在一条原点为 0 的数轴上的若干次移动。
你的初始位置就在原点(0),第 i 次移动过程中,你可以根据对应字符选择移动方向:
如果 moves[i] = ‘L’ 或 moves[i] = ‘’ ,可以选择向左移动一个单位距离
如果 moves[i] = ‘R’ 或 moves[i] = '’ ,可以选择向右移动一个单位距离
移动 n 次之后,请你找出可以到达的距离原点 最远 的点,并返回 从原点到这一点的距离 。
示例 1:
输入:moves = "L_RL__R"
输出:3
解释:可以到达的距离原点 0 最远的点是 -3 ,移动的序列为 "LLRLLLR" 。
示例 2:
输入:moves = "_R__LL_"
输出:5
解释:可以到达的距离原点 0 最远的点是 -5 ,移动的序列为 "LRLLLLL" 。
示例 3:
输入:moves = "_______"
输出:7
解释:可以到达的距离原点 0 最远的点是 7 ,移动的序列为 "RRRRRRR" 。
提示:
1 <= moves.length == n <= 50
moves 仅由字符 ‘L’、‘R’ 和 ‘_’ 组成
解题思路
思路:脑筋急转弯,将直观模拟转换为求解L和R数量,因为L和R可以抵消,故可以将_转换为L和R较多的那个再进行求解。
class Solution {
public:int furthestDistanceFromOrigin(string moves) {int n=moves.size();// l表示L数量 r表示R数量int l=0,r=0;// 转化为l与r抵消剩余多少则往哪个方向移动for(auto move:moves){if(move=='R')r++;if(move=='L')l++;}return l>r?n-2*r:n-2*l;}
};
总结:首先是理解题意,然后是直观模拟,当直观模拟较为复杂,则考虑在不改变结果的情况下如何转换求解以便优化时空复杂度。
8022. 找出美丽数组的最小和
题目描述
描述:给你两个正整数:n 和 target 。
如果数组 nums 满足下述条件,则称其为 美丽数组 。
nums.length == n.
nums 由两两互不相同的正整数组成。
在范围 [0, n-1] 内,不存在 两个 不同 下标 i 和 j ,使得 nums[i] + nums[j] == target 。
返回符合条件的美丽数组所可能具备的 最小 和。
示例 1:
输入:n = 2, target = 3
输出:4
解释:nums = [1,3] 是美丽数组。
- nums 的长度为 n = 2 。
- nums 由两两互不相同的正整数组成。
- 不存在两个不同下标 i 和 j ,使得 nums[i] + nums[j] == 3 。
可以证明 4 是符合条件的美丽数组所可能具备的最小和。
示例 2:
输入:n = 3, target = 3
输出:8
解释:
nums = [1,3,4] 是美丽数组。
- nums 的长度为 n = 3 。
- nums 由两两互不相同的正整数组成。
- 不存在两个不同下标 i 和 j ,使得 nums[i] + nums[j] == 3 。
可以证明 8 是符合条件的美丽数组所可能具备的最小和。
示例 3:
输入:n = 1, target = 1
输出:1
解释:nums = [1] 是美丽数组。
提示:
1 <= n <= 105
1 <= target <= 105
解题思路
思路:最开始是一种很神奇的感觉,没有说那种脑海中浮现出很直观的清晰的逻辑思路,但是写着写着就写出来了。贪心想法,必定是按照1、2、3…n的顺序得到的数组和最小,而且1必定在结果中,所以使用uset存储已经加入结果集合,初始为1,使用num表示当前加入元素,初始为2,使用res表示当前数组和,初始为1,当在uset中找不到与num相加和为target的元素时则将num加入uset并更新数组和res。
class Solution {
public:long long minimumPossibleSum(int n, int target) {// 长度为1的数组最小为1if(n==1)return 1;// 记录元素和 1肯定在long long res=1;// 记录加入元素unordered_set<int> uset;uset.emplace(1);// 记录当前加入元素int num=2;// 1 2 3 4依次加入最小 按照target排除不能加入元素 使用uset记录已经加入元素while(uset.size()<n){if(uset.find(target-num)==uset.end()){uset.emplace(num);res+=num;}num++;}return res;}
};
优化:当时在模拟示例数据时,想到对于元素和target,在和为target的两两配对中必定选取较小的那个数,而对于大于等于target的数选择部分数使得总数据数量为n。
class Solution {
public:long long minimumPossibleSum(int n, int target) {// 第一部分:两两配对中取较小者 1、2、3...k/2 使得n>=mlong long m=min(target/2,n);// 第二部分:剩余n-m个数 k...k+n-m-1 如果最小m为n 那么后者为0return (m*(m+1)+(target*2+n-m-1)*(n-m))/2;}
};
PS:后两题不会hhh,有时候想想刷题真神奇,因为无论如何都不会到达天花板,总是会在某些题中找到无力感和挫败感,但是又有什么办法呢,感觉还是多总结多思考,不断积累思路,然后形成知识体系,总有一天会blingblingbling的吧~~
相关文章:
【力扣周赛】第360场周赛
【力扣周赛】第360场周赛 8015.距离原点最远的点题目描述解题思路 8022. 找出美丽数组的最小和题目描述解题思路 8015.距离原点最远的点 题目描述 描述:给你一个长度为 n 的字符串 moves ,该字符串仅由字符 ‘L’、‘R’ 和 ‘_’ 组成。字符串表示你在…...
php环境变量的配置步骤
要配置PHP的环境变量,以便在命令行中直接使用php命令,以下是一般的步骤: Windows 操作系统 下载和安装PHP:首先,你需要从PHP官方网站(https://www.php.net/downloads.php)下载适用于你的操作系…...
Kdtree
Kdtree kdtree 就是在 n 维空间对数据点进行二分;具体先确定一个根,然后小于在这个维度上的根的节点在左边,大于的在右边,再进行下一个维度的划分。直到维度结束,再重复,或者直到达到了结束条件࿱…...
算法leetcode|74. 搜索二维矩阵(rust重拳出击)
文章目录 74. 搜索二维矩阵:样例 1:样例 2:提示: 分析:题解:rust:go:c:python:java: 74. 搜索二维矩阵: 给你一个满足下述两条属性的…...
element浅尝辄止7:InfiniteScroll 无限滚动
滚动加载:滚动至底部时,加载更多数据。 1.如何使用? //在要实现滚动加载的列表上上添加v-infinite-scroll,并赋值相应的加载方法, //可实现滚动到底部时自动执行加载方法。<template><ul class"infinit…...
Day05-Vue基础
Day05-Vue基础 一、单向数据流 父子组件通信。会在父组件中定义好数据,将数据传递给子组件,可以使用这个数据 Vue中针对props这个属性提出了一个单向数据流的概念。 Vue针对props做了一些限制,可以接受值,使用这个值,规范中不要去直接修改这个值 目的是为了对数据流进…...
《机器学习在车险定价中的应用》实验报告
目录 一、实验题目 机器学习在车险定价中的应用 二、实验设置 1. 操作系统: 2. IDE: 3. python: 4. 库: 三、实验内容 实验前的猜想: 四、实验结果 1. 数据预处理及数据划分 独热编码处理结果(以…...
14. Docker中实现CI和CD
目录 1、前言 2、什么是CI/CD 3、部署Jenkins 3.1、下载Jenkins 3.2、启动Jenkins 3.3、访问Jenkins页面 4、Jenkins部署一个应用 5、Jenkins实现Docker应用的持续集成和部署 5.1、创建Dockerfile 5.2、集成Jenkins和Docker 6、小结 1、前言 持续集成(CI/CD)是一种…...
【多思路解决喝汽水问题】1瓶汽水1元,2个空瓶可以换一瓶汽水,给20元,可以喝多少汽水
题目内容 喝汽水问题 喝汽水,1瓶汽水1元,2个空瓶可以换一瓶汽水,给20元,可以喝多少汽水(编程实现)。 题目分析 数学思路分析 根据给出的问题和引用内容,我们可以得出答案。 首先ÿ…...
P1591 阶乘数码(Java高精度)
题目描述 求 n ! n! n! 中某个数码出现的次数。 输入格式 第一行为 t ( t ≤ 10 ) t(t \leq 10) t(t≤10),表示数据组数。接下来 t t t 行,每行一个正整数 n ( n ≤ 1000 ) n(n \leq 1000) n(n≤1000) 和数码 a a a。 输出格式 对于每组数据&a…...
Mybatis的动态SQL及关键属性和标识的区别(对SQL更灵活的使用)
( 虽然文章中有大多文本内容,想了解更深需要耐心看完,必定大有受益 ) 目录 一、动态SQL ( 1 ) 是什么 ( 2 ) 作用 ( 3 ) 优点 ( 4 ) 特殊标签 ( 5 ) 演示 二、#和$的区别 2.1 #使用 ( 1 ) #占位符语法 ( 2 ) #优点 2.…...
mysql下载
网址 MySQL :: Download MySQL Community Serverhttps://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 2、选择MSI进行安装 3、这里我选择离线安装 4、这里我选择直接下载 5、等待下载安装即可...
聚合函数与窗口函数
聚合函数 回答一 聚合函数(Aggregate Functions)是SQL中的函数,用于对一组数据进行计算,并返回单个结果。聚合函数通常用于统计和汇总数据,包括计算总和、平均值、计数、最大值和最小值等。 以下是一些常见的聚合函…...
c语言实现堆
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、树1、树的概念2、树的相关概念3、树的表示 二、二叉树1、二叉树概念2、特殊的二叉树3、二叉树的性质4、二叉树的顺序结构5、二叉树的链式结构 三、堆(二叉树…...
ubuntu 如何将文件打包成tar.gz
要将文件打包成.tar.gz文件,可以使用以下命令: tar -czvf 文件名.tar.gz 文件路径 其中,-c表示创建新的归档文件,-z表示使用gzip进行压缩,-v表示显示详细的打包过程,-f表示指定归档文件的名称。 例如&am…...
前端优化页面加载速度的方法(持续更新)
提速方法方向 延迟脚本加载 使用 async 属性: 在这种方法中,脚本将在下载完成后立即执行,而不会阻塞其他页面资源的加载和渲染。这适用于那些不依赖于其他脚本和页面内容的脚本,例如分析脚本等。示例如下: html …...
利用SSL证书的SNI特性建立自己的爬虫ip服务器
今天我要和大家分享一个关于自建多域名HTTPS爬虫ip服务器的知识,让你的爬虫ip服务器更加强大!无论是用于数据抓取、反爬虫还是网络调试,自建一个支持多个域名的HTTPS爬虫ip服务器都是非常有价值的。本文将详细介绍如何利用SSL证书的SNI&#…...
HTML和CSS
HTML HTML(Hyper Text Markup Language):超文本语言 超文本:超越了文本的限制,比普通文本更强大。除了文字信息,还可以定义图片、音频、视频等内容。 标记语言:由标签构成的语言 HTML标签都是预定义好的。例如:使用&l…...
C#的IndexOf
在 C# 中,IndexOf 是一个字符串、数组或列表的方法,用于查找指定元素的第一个匹配项的索引。它返回一个整数值,表示匹配项在集合中的位置,如果未找到匹配项,则返回 -1。 IndexOf 方法有多个重载形式,可以根…...
深度学习2.神经网络、机器学习、人工智能
目录 深度学习、神经网络、机器学习、人工智能的关系 大白话解释深度学习 传统机器学习 VS 深度学习 深度学习的优缺点 4种典型的深度学习算法 卷积神经网络 – CNN 循环神经网络 – RNN 生成对抗网络 – GANs 深度强化学习 – RL 总结 深度学习 深度学习、神经网络…...
浅谈 React Hooks
React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API,用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性(例如生命周期方法、context 等)。Hooks 通过简洁的函数接口,解决了状态与 UI 的高度解耦,通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)
HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...
Spark 之 入门讲解详细版(1)
1、简介 1.1 Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People Lab)开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处&…...
【力扣数据库知识手册笔记】索引
索引 索引的优缺点 优点1. 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。2. 可以加快数据的检索速度(创建索引的主要原因)。3. 可以加速表和表之间的连接,实现数据的参考完整性。4. 可以在查询过程中,…...
边缘计算医疗风险自查APP开发方案
核心目标:在便携设备(智能手表/家用检测仪)部署轻量化疾病预测模型,实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...
MVC 数据库
MVC 数据库 引言 在软件开发领域,Model-View-Controller(MVC)是一种流行的软件架构模式,它将应用程序分为三个核心组件:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。这种模式有助于提高代码的可维护性和可扩展性。本文将深入探讨MVC架构与数据库之间的关系,以…...
Mac软件卸载指南,简单易懂!
刚和Adobe分手,它却总在Library里给你写"回忆录"?卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散?总是会有残留文件,别慌!这份Mac软件卸载指南,将用最硬核的方式教你"数字分手术"࿰…...
MySQL 8.0 OCP 英文题库解析(十三)
Oracle 为庆祝 MySQL 30 周年,截止到 2025.07.31 之前。所有人均可以免费考取原价245美元的MySQL OCP 认证。 从今天开始,将英文题库免费公布出来,并进行解析,帮助大家在一个月之内轻松通过OCP认证。 本期公布试题111~120 试题1…...
【C++从零实现Json-Rpc框架】第六弹 —— 服务端模块划分
一、项目背景回顾 前五弹完成了Json-Rpc协议解析、请求处理、客户端调用等基础模块搭建。 本弹重点聚焦于服务端的模块划分与架构设计,提升代码结构的可维护性与扩展性。 二、服务端模块设计目标 高内聚低耦合:各模块职责清晰,便于独立开发…...
OpenLayers 分屏对比(地图联动)
注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 地图分屏对比在WebGIS开发中是很常见的功能,和卷帘图层不一样的是,分屏对比是在各个地图中添加相同或者不同的图层进行对比查看。…...
