LeetCode---402周赛
题目列表
3184. 构成整天的下标对数目 I
3185. 构成整天的下标对数目 II
3186. 施咒的最大总伤害
3187. 数组中的峰值
一、构成整天的下标对数目 I & II
可以直接二重for循环暴力遍历出所有的下标对,然后统计符合条件的下标对数目返回。代码如下
class Solution {
public:int countCompleteDayPairs(vector<int>& hours) {int n = hours.size(), ans = 0;for(int i = 0; i < n; i++) {for(int j = 0; j < i; j++){if((hours[i]+hours[j])%24==0)ans++;}}return ans;}
};
能不能优化呢?或者说能否去掉一层循环,用一次遍历计算出答案?
我们来思考一下内层循环的作用是什么,就是看前面的数字能否和当前数字能否组成能被24整除的数,也就是说只要我们在遍历的同时,统计满足加起来能被24的整除的数的出现次数,就能在O(1)的时间内得到与当前数字匹配的数字个数,从而降低时间复杂度。
如何得知两个数加起来能被24整除?只要知道它们的%24的值即可,比如一个数%24=20,那么我们只要找%24=4的数字即可,故代码如下
class Solution {
public:int countCompleteDayPairs(vector<int>& hours) {int cnt[24]{};int ans = 0;for(auto x:hours) {ans += cnt[(24-x%24)%24]; // (24-x%24)%24 用来计算另一个数%24的余数,为了防止出现24-0 = 24 的情况,故需要(...)%24cnt[x%24]++;}return ans;}
};
二、施咒的最大总伤害
先将数组排序,这样我们从前往后选咒语只要考虑当前咒语伤害是否大于前一个选择的咒语+2即可,当然咒语伤害相同可以同时被选中,所以我们还可以统计伤害相同的咒语的出现次数,然后将数组去重。最终,我们只要考虑当前咒语伤害是否大于前一个选择的咒语+2即可。
状态定义:f[i]表示前i个咒语中能得到的最大伤害
状态转移方程:
- 选当前咒语,f[i] = f[j] + cnt[x]*x,x = power[i],f[j]为满足power[j] + 2 < power[i]的最接近当前位置的值
- 不选当前咒语,f[i] = f[i-1]
故 f[i] = max( f[i-1],f[j] + cnt[x]*x),在遍历 j 的时候,我们不用每次都从头开始,j 只会变大,有点类似滑动窗口
代码如下
class Solution {using LL = long long;
public:long long maximumTotalDamage(vector<int>& power) {// 统计相同的咒语的出现次数unordered_map<int,int> mp;for(auto x:power) mp[x]++;// 排序 + 去重sort(power.begin(),power.end());power.erase(unique(power.begin(),power.end()),power.end());int n = power.size();LL ans = 0, j = 0;// f[i] 表示前i个咒语中的施咒最大总伤害// f[i] = max(f[i-1],f[j] + mp[x]*x) x = power[i]vector<LL> f(n+1); for(int i = 0; i < n; i++) {while(power[j] + 2 < power[i])j++;f[i+1] = max(f[i], f[j] + (LL)mp[power[i]]*power[i]);ans = max(f[i+1], ans);}return ans;}
};
三、数组中的峰值
这题一看题目要求,单点修改 + 区间查询,可以用树状数组,也可以用线段树,代码如下
// 树状数组
struct BIT
{vector<int> t;BIT(int n):t(n+1){}void update(int i, int val){while(i < t.size()) {t[i] += val;i += (i&-i);}}int pre_sum(int i) {int res = 0;while(i > 0) {res += t[i];i -= (i&-i);}return res;}int query(int l, int r){if(l > r) return 0;return pre_sum(r) - pre_sum(l);}
};
class Solution {
public:vector<int> countOfPeaks(vector<int>& nums, vector<vector<int>>& q) {int n = nums.size();BIT t(n);auto update = [&](int i, int val) {if(nums[i] > nums[i-1] && nums[i] > nums[i+1])t.update(i+1,val);};for(int i = 1; i < n-1; i++) {update(i,1);}vector<int> ans;for(auto v:q) {if(v[0]==1) { // 区间查询ans.push_back(t.query(v[1]+1,v[2])); // 注意查询的区间,由于查询的子数组的左右端点不能算作峰值,并且树状数组的下标是从1开始的,并且使用前缀和相减得到区间内的峰值}else{ // 单点修改int x = v[1];// 先将可能会发生改变的点复原for(int i = max(x-1,1); i <= min(x+1,n-2); i++) {update(i,-1);}nums[x] = v[2];// 再重新更新可能会发生变化的点for(int i = max(x-1,1); i <= min(x+1,n-2); i++) {update(i,1);}}}return ans;}
};// 线段树
struct SegTree
{vector<int> t;SegTree(int n): t(n<<2){}void up(int o) {t[o] = t[o*2+1] + t[o*2+2];}void build(const vector<int>&a,int o,int l,int r) {if(l == r) {t[o] = 1;return;}int mid = (l + r) >> 1;build(a, o*2+1, l, mid);build(a, o*2+2, mid+1, r);up(o);}void update(int o,int l, int r, int i, int val) {if(l==r){t[o] = val;return;}int mid = (l + r) >> 1;if(i <= mid) update(o*2+1, l, mid, i, val);else update(o*2+2, mid+1, r, i, val);up(o);}int query(int o, int l, int r, int ql, int qr) {if(ql > qr) return 0;if(ql <= l && r <= qr)return t[o];int res = 0;int mid = (l + r) >> 1;if(mid >= ql) res += query(o*2+1, l, mid, ql, qr);if(mid < qr) res += query(o*2+2, mid+1, r, ql, qr);return res;}
};
class Solution {
public:vector<int> countOfPeaks(vector<int>& nums, vector<vector<int>>& q) {int n = nums.size();SegTree st(n);auto update = [&](int i, int val) {if(nums[i] > nums[i-1] && nums[i] > nums[i+1]) {st.update(0,0,n-1,i,val);}};for(int i = 1; i < n-1; i++) {update(i,1);}vector<int> ans;for(auto v:q) {if(v[0]==1) { // 区间查询ans.push_back(st.query(0,0,n-1,v[1]+1,v[2]-1));}else{ // 单点修改int x = v[1];for(int i = max(x-1,1); i <= min(x+1,n-2); i++) {update(i,0);}nums[x] = v[2];for(int i = max(x-1,1); i <= min(x+1,n-2); i++) {update(i,1);}}}return ans;}
};
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Three.js 中的光照模型
Three.js 中的光照模型 Three.js 的一个伟大抽象就是统一了所有材质的光照模型, 无论 PBR 或者 Phong。都只用两个函数给全部囊括了。 就是 RE_Direct(直接反射) 和 RE_IndirectDiffuse(间接反射)。真正做到了大一统。下面以Phong为例,具体看一下如何落地。 省流版本: // 直接…...
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算法训练营第七十三天 | Bellman_ford算法、SPFA算法、Bellman_ford之判断负权回路
算法训练营第七十三天 | Bellman_ford算法、SPFA算法、Bellman_ford之判断负权回路 Bellman_ford算法 题目链接: https://kamacoder.com/problempage.php?pid1152 对所有边松弛一次,相当于计算 起点到达 与起点一条边相连的节点 的最短距离ÿ…...
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Spring Boot中集成MySQL数据库的步骤和技巧
Spring Boot中集成MySQL数据库的步骤和技巧 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿! 在现代的Web应用开发中,数据库是存储和管理数据的核心…...
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逆变器--学习笔记(一)
并网: 逆变器中的“并网”指的是逆变器将其产生的交流电与电网同步,并输送到公共电网中。并网逆变器通常用于太阳能发电系统和其他分布式发电系统,将其产生的电能输送到电网供其他用户使用。 THD谐波失真总量: 逆变器的THD(Tot…...
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python 第6册 辅助excel 002 批量创建非空白的 Excel 文件
---用教授的方式学习 此案例主要通过使用 while 循环以及 openpyxl. load_workbook()方法和 Workbook 的 save()方法,从而实现在当前目录中根据已经存在的Excel 文件批量创建多个非空白的Excel 文件。当运行此案例的Python 代码(A002.py 文件࿰…...
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“超级智能轿车”智己L6开启全国用户交付
继昨天智己L6官宣公布,新增上市权益价为22.69万元的Max 长续航欧;今日又添重磅好消息!新晋爆品智己L6在北京、上海、广州、深圳、杭州、苏州、南京等十余座城市,将首批新车交付用户,正式拉开全国交付的帷幕。同时,智己L6的IM AD“去高精地图城市NOA”在上海、深圳、广州、…...
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续写广交会篇章骆驼蓄电池国际版向新而行
近日,第135届广交会在广州落下帷幕。开幕以来,这场被誉为中国第一展的盛会成为了全球贸易的焦点,让更多中国造走向世界,写下贸易强国的新篇章。骆驼蓄电池作为中国汽车低压电池行业前列的蓄电池品牌,同样将中国质造的蓄电池产品推向五湖四海。骆驼蓄电池在汽车低压电池制造…...
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15.99万起奇瑞风云T9开启预售,这是不得不知道的几点
奇瑞风云T9正式开启了预售,此次公布的是120km长续航版的预售价格,预售区间为15.99-19.99万元。那么新车有哪些亮点呢?一起来看下。紧凑型SUV价格给你7座布局奇瑞风云T9官方给它的定位是紧凑型SUV,但它的车身尺寸其实并不小,车身尺寸为4795/1930/1738mm,轴距为2770mm。这个…...
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大模型“1元购”?AI公司加速奔向应用端“大航海时代”
自字节跳动发布豆包大模型,互联网大厂纷纷就位,击穿“地板价”的打法从C端向B端拓展。这也成为今年“618”最亮眼的价格战。 5月15日,字节跳动率先宣布豆包大模型已通过火山引擎开放给企业客户,大模型定价降至0.0008元/千Tokens&…...
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SAP 生产订单报工函数BAPI_PRODORDCONF_CREATE_TT不返回报错信息
最近财务一直反馈MES报工的数据都没有成本,然后去查看原因发现是财务当月的KP26的价格没有进行维护,导致没有收集到工单的报工成本。 但是在前台操作CO11 报工的时候,系统会给出报错的信息 但是我们在调用函数BAPI_PRODORDCONF_CREATE_TT的时候,系统并没有返回报错的信息…...
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牛客热题:数据流中的中位数
📟作者主页:慢热的陕西人 🌴专栏链接:力扣刷题日记 📣欢迎各位大佬👍点赞🔥关注🚓收藏,🍉留言 文章目录 牛客热题:数据流中的中位数题目链接方法一…...