【题解】—— LeetCode一周小结17


【题解】—— 每日一道题目栏


上接:【题解】—— LeetCode一周小结16

22.组合总和 Ⅳ

题目链接:377. 组合总和 Ⅳ

给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ,和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。

题目数据保证答案符合 32 位整数范围。

示例 1:

输入:nums = [1,2,3], target = 4

输出:7

解释:

所有可能的组合为:

(1, 1, 1, 1)

(1, 1, 2)

(1, 2, 1)

(1, 3)

(2, 1, 1)

(2, 2)

(3, 1)

请注意,顺序不同的序列被视作不同的组合。

示例 2:

输入:nums = [9], target = 3

输出:0

提示:

1 <= nums.length <= 200

1 <= nums[i] <= 1000

nums 中的所有元素 互不相同

1 <= target <= 1000

题解:
方法:递归 记忆化搜索 动态规划
        

class Solution {
    public int combinationSum4(int[] nums, int target) {
        int[] memo = new int[target + 1];
        Arrays.fill(memo, -1); // -1 表示没有计算过
        return dfs(target, nums, memo);
    }

    private int dfs(int i, int[] nums, int[] memo) {
        if (i == 0) { // 爬完了
            return 1;
        }
        if (memo[i] != -1) { // 之前计算过
            return memo[i];
        }
        int res = 0;
        for (int x : nums) { // 枚举所有可以爬的台阶数
            if (x <= i) {
                res += dfs(i - x, nums, memo);
            }
        }
        return memo[i] = res; // 记忆化
    }
}

23.爱生气的书店老板

题目链接:1052. 爱生气的书店老板

有一个书店老板,他的书店开了 n 分钟。每分钟都有一些顾客进入这家商店。给定一个长度为 n 的整数数组 customers ,其中 customers[i] 是在第 i 分钟开始时进入商店的顾客数量,所有这些顾客在第 i 分钟结束后离开。

在某些时候,书店老板会生气。 如果书店老板在第 i 分钟生气,那么 grumpy[i] = 1,否则 grumpy[i] = 0。

当书店老板生气时,那一分钟的顾客就会不满意,若老板不生气则顾客是满意的。

书店老板知道一个秘密技巧,能抑制自己的情绪,可以让自己连续 minutes 分钟不生气,但却只能使用一次。

请你返回 这一天营业下来,最多有多少客户能够感到满意 。

示例 1:

输入:customers = [1,0,1,2,1,1,7,5], grumpy = [0,1,0,1,0,1,0,1], minutes
= 3

输出:16

解释:书店老板在最后 3 分钟保持冷静。

感到满意的最大客户数量 = 1 + 1 + 1 + 1 + 7 + 5 = 16.

示例 2:

输入:customers = [1], grumpy = [0], minutes = 1

输出:1

提示:

n == customers.length == grumpy.length

1 <= minutes <= n <= 2 * 104

0 <= customers[i] <= 1000

grumpy[i] == 0 or 1

题解:
方法:滑动窗口
        本题可以拆分成两个问题:

  1. 老板不生气时的顾客数量之和 s0。这些顾客可以感到满意。
  2. 长度为 minutes 的连续子数组中,老板生气时的顾客数量之和 s1的最大值 maxS1。这些顾客可以感到满意。
    最终答案为 s0+maxS1。
class Solution {
    public int maxSatisfied(int[] customers, int[] grumpy, int minutes) {
        int[] s = new int[2];
        int maxS1 = 0;
        for (int i = 0; i < customers.length; i++) {
            s[grumpy[i]] += customers[i];
            if (i < minutes - 1) { // 窗口长度不足 minutes
                continue;
            }
            maxS1 = Math.max(maxS1, s[1]);
            // 窗口最左边元素离开窗口
            s[1] -= grumpy[i - minutes + 1] > 0 ? customers[i - minutes + 1] : 0;
        }
        return s[0] + maxS1;
    }
}

24.感染二叉树需要的总时间

题目链接:2385. 感染二叉树需要的总时间

给你一棵二叉树的根节点 root ,二叉树中节点的值 互不相同 。另给你一个整数 start 。在第 0 分钟,感染 将会从值为 start 的节点开始爆发。

每分钟,如果节点满足以下全部条件,就会被感染:

节点此前还没有感染。
节点与一个已感染节点相邻。
返回感染整棵树需要的分钟数。

示例 1:

在这里插入图片描述

输入:root = [1,5,3,null,4,10,6,9,2], start = 3

输出:4

解释:节点按以下过程被感染:

  • 第 0 分钟:节点 3
  • 第 1 分钟:节点 1、10、6
  • 第 2 分钟:节点5
  • 第 3 分钟:节点 4
  • 第 4 分钟:节点 9 和 2

感染整棵树需要 4 分钟,所以返回 4 。

示例 2:

在这里插入图片描述

输入:root = [1], start = 1

输出:0

解释:第 0 分钟,树中唯一一个节点处于感染状态,返回 0 。

提示:

树中节点的数目在范围 [1, 105] 内

1 <= Node.val <= 105

每个节点的值 互不相同

树中必定存在值为 start 的节点

题解:
方法:DFS
        

/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */
class Solution {
    private TreeNode startNode;
    private final Map<TreeNode, TreeNode> fa = new HashMap<>();

    public int amountOfTime(TreeNode root, int start) {
        dfs(root, null, start);
        return maxDepth(startNode, startNode);
    }

    private void dfs(TreeNode node, TreeNode from, int start) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        fa.put(node, from); // 记录每个节点的父节点
        if (node.val == start) {
            startNode = node; // 找到 start
        }
        dfs(node.left, node, start);
        dfs(node.right, node, start);
    }

    private int maxDepth(TreeNode node, TreeNode from) {
        if (node == null) {
            return -1; // 注意这里是 -1,因为 start 的深度为 0
        }
        int res = -1;
        if (node.left != from) {
            res = Math.max(res, maxDepth(node.left, node));
        }
        if (node.right != from) {
            res = Math.max(res, maxDepth(node.right, node));
        }
        if (fa.get(node) != from) {
            res = Math.max(res, maxDepth(fa.get(node), node));
        }
        return res + 1;
    }
}

25.总行驶距离

题目链接:2739. 总行驶距离

卡车有两个油箱。给你两个整数,mainTank 表示主油箱中的燃料(以升为单位),additionalTank 表示副油箱中的燃料(以升为单位)。

该卡车每耗费 1 升燃料都可以行驶 10 km。每当主油箱使用了 5 升燃料时,如果副油箱至少有 1 升燃料,则会将 1 升燃料从副油箱转移到主油箱。

返回卡车可以行驶的最大距离。

注意:从副油箱向主油箱注入燃料不是连续行为。这一事件会在每消耗 5 升燃料时突然且立即发生。

示例 1:

输入:mainTank = 5, additionalTank = 10

输出:60

解释:

在用掉 5 升燃料后,主油箱中燃料还剩下 (5 - 5 + 1) = 1 升,行驶距离为 50km 。

在用掉剩下的 1 升燃料后,没有新的燃料注入到主油箱中,主油箱变为空。

总行驶距离为 60km 。

示例 2:

输入:mainTank = 1, additionalTank = 2

输出:10

解释:

在用掉 1 升燃料后,主油箱变为空。

总行驶距离为 10km 。

提示:

1 <= mainTank, additionalTank <= 100

题解:
方法:模拟
        

class Solution {
    public int distanceTraveled(int mainTank, int additionalTank) {
        int ans = 0;
        while (mainTank >= 5) {
            mainTank -= 5;
            ans += 50;
            if (additionalTank > 0) {
                additionalTank--;
                mainTank++;
            }
        }
        return ans + mainTank * 10;
    }
}

方法:快速模拟
        

class Solution {
    public int distanceTraveled(int mainTank, int additionalTank) {
        int ans = 0;
        while (mainTank >= 5) {
            int t = mainTank / 5;
            ans += t * 50;
            mainTank %= 5;
            t = Math.min(t, additionalTank);
            additionalTank -= t;
            mainTank += t;
        }
        return ans + mainTank * 10;
    }
}


26.快照数组

题目链接:1146. 快照数组

实现支持下列接口的「快照数组」- SnapshotArray:

SnapshotArray(int length) - 初始化一个与指定长度相等的 类数组 的数据结构。初始时,每个元素都等于 0。
void set(index, val) - 会将指定索引 index 处的元素设置为 val。
int snap() - 获取该数组的快照,并返回快照的编号 snap_id(快照号是调用 snap() 的总次数减去 1)。
int get(index, snap_id) - 根据指定的 snap_id 选择快照,并返回该快照指定索引 index 的值。

示例:

输入:[“SnapshotArray”,“set”,“snap”,“set”,“get”]

[[3],[0,5],[],[0,6],[0,0]]

输出:[null,null,0,null,5]

解释:

SnapshotArray snapshotArr = new SnapshotArray(3); // 初始化一个长度为 3 的快照数组

snapshotArr.set(0,5); // 令 array[0] = 5

snapshotArr.snap(); // 获取快照,返回 snap_id = 0

snapshotArr.set(0,6);

snapshotArr.get(0,0); // 获取 snap_id = 0 的快照中 array[0] 的值,返回 5

提示:

1 <= length <= 50000

题目最多进行50000 次set,snap,和 get的调用 。

0 <= index < length

0 <= snap_id < 我们调用 snap() 的总次数

0 <= val <= 10^9

题解:
方法:哈希表 二分查找
        

class SnapshotArray {
    // 当前快照编号,初始值为 0
    private int curSnapId;

    // 每个 index 的历史修改记录
    private final Map<Integer, List<int[]>> history = new HashMap<>();

    public SnapshotArray(int length) {
    }

    public void set(int index, int val) {
        history.computeIfAbsent(index, k -> new ArrayList<>()).add(new int[]{curSnapId, val});
    }

    public int snap() {
        return curSnapId++;
    }

    public int get(int index, int snapId) {
        if (!history.containsKey(index)) {
            return 0;
        }
        List<int[]> h = history.get(index);
        int j = search(h, snapId);
        return j < 0 ? 0 : h.get(j)[1];
    }

    // 返回最大的下标 i,满足 h[i][0] <= x
    // 如果不存在则返回 -1
    private int search(List<int[]> h, int x) {
        // 开区间 (left, right)
        int left = -1;
        int right = h.size();
        while (left + 1 < right) { // 区间不为空
            // 循环不变量:
            // h[left][0] <= x
            // h[right][1] > x
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (h.get(mid)[0] <= x) {
                left = mid; // 区间缩小为 (mid, right)
            } else {
                right = mid; // 区间缩小为 (left, mid)
            }
        }
        // 根据循环不变量,此时 h[left][0] <= x 且 h[left+1][0] = h[right][0] > x
        // 所以 left 是最大的满足 h[left][0] <= x 的下标
        // 如果不存在,则 left 为其初始值 -1
        return left;
    }
}


/**
 * Your SnapshotArray object will be instantiated and called as such:
 * SnapshotArray* obj = new SnapshotArray(length);
 * obj->set(index,val);
 * int param_2 = obj->snap();
 * int param_3 = obj->get(index,snap_id);
 */

27.查询网格图中每一列的宽度

题目链接:2639. 查询网格图中每一列的宽度

给你一个下标从 0 开始的 m x n 整数矩阵 grid 。矩阵中某一列的宽度是这一列数字的最大 字符串长度 。

比方说,如果 grid = [[-10], [3], [12]] ,那么唯一一列的宽度是 3 ,因为 -10 的字符串长度为 3 。
请你返回一个大小为 n 的整数数组 ans ,其中 ans[i] 是第 i 列的宽度。

一个有 len 个数位的整数 x ,如果是非负数,那么 字符串长度 为 len ,否则为 len + 1 。

示例 1:

输入:grid = [[1],[22],[333]]

输出:[3]

解释:第 0 列中,333 字符串长度为 3 。

示例 2:

输入:grid = [[-15,1,3],[15,7,12],[5,6,-2]]

输出:[3,1,2]

解释:

第 0 列中,只有 -15 字符串长度为 3 。

第 1 列中,所有整数的字符串长度都是 1 。

第 2 列中,12 和 -2 的字符串长度都为 2 。

提示:

m == grid.length

n == grid[i].length

1 <= m, n <= 100

-109 <= grid[r][c] <= 109

题解:
方法:数学
        遍历每一列,求出数字转成字符串后的最大长度。

class Solution {
    public int[] findColumnWidth(int[][] grid) {
        int n = grid[0].length;
        int[] ans = new int[n];
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            for (int[] row : grid) {
                ans[j] = Math.max(ans[j], Integer.toString(row[j]).length());
            }
        }
        return ans;
    }
}

        也可以手动计算长度。

class Solution {
    public int[] findColumnWidth(int[][] grid) {
        int n = grid[0].length;
        int[] ans = new int[n];
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            for (int[] row : grid) {
                int len = row[j] <= 0 ? 1 : 0;
                for (int x = row[j]; x != 0; x /= 10) {
                    len++;
                }
                ans[j] = Math.max(ans[j], len);
            }
        }
        return ans;
    }
}

优化
        

class Solution {
    public int[] findColumnWidth(int[][] grid) {
        int n = grid[0].length;
        int[] ans = new int[n];
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            int mn = 0;
            int mx = 0;
            for (int[] row : grid) {
                mn = Math.min(mn, row[j]);
                mx = Math.max(mx, row[j]);
            }
            int len = 1;
            for (int x = Math.max(mx / 10, -mn); x > 0; x /= 10) {
                len++;
            }
            ans[j] = len;
        }
        return ans;
    }
}

28.负二进制转换

题目链接:1017. 负二进制转换

给你一个整数 n ,以二进制字符串的形式返回该整数的 负二进制(base -2)表示。

注意,除非字符串就是 “0”,否则返回的字符串中不能含有前导零。

示例 1:

输入:n = 2

输出:“110”

解释:(-2)2 + (-2)1 = 2

示例 2:

输入:n = 3

输出:“111”

解释:(-2)2 + (-2)1 + (-2)0 = 3

示例 3:

输入:n = 4

输出:“100”

解释:(-2)2 = 4

提示:

0 <= n <= 109

题解:
方法:模拟 数学
        进制转换取余必须为正数

class Solution {
    public String baseNeg2(int n) {
        if(n == 0)return "0";   // 0直接返回
        StringBuilder res = new StringBuilder();
        // 类似十进制转二进制的方法,只是余数如果为负数需要修正
        while(n != 0){
            int mod = n % (-2);
            n = n / (-2);
            if(mod == -1){
                // 修正余数为-1->1,对应商也要加1
                n++;
                mod = 1;
            }
            res.append(mod);
        }
        return res.reverse().toString();     // 生成的二进制是逆序的,需要反转
    }
}

下接:【题解】—— LeetCode一周小结18


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文件Tools工具 支持WORD/PDF/Excel/PDF等格式的转换软件 支持功能 Word转PDFWORD转EXCELWORD转EPUBPDF转WORDPDF转EXCELPDF转PPTPDF版本转换EXCEL转PDFEXCEL转WORDPDF转EXCELEPUB转WORDEPUB转PDFHTML转PDF&#xff08;需配置chromium&#xff09;点击查看配置教程简易二维码生…

TablePlus for Mac/Win:开启高效数据开发新纪元

在当今数字化时代&#xff0c;数据的重要性日益凸显。无论是企业还是个人&#xff0c;都需要一款强大而实用的本地原生数据开发软件来提升工作效率。而 TablePlus for Mac/Win 正是这样一款卓越的工具&#xff0c;它为用户带来了全新的体验&#xff0c;让数据开发变得更加轻松、…

Matlab实现CNN-BiLSTM模型,对一维时序信号进行分类

1、利用Matlab2021b训练CNN-BiLSTM模型&#xff0c;对采集的一维时序信号进行分类二分类或多分类 2、CNN-BiLSTM时序信号多分类执行结果截图 训练进度&#xff1a; 网络分析&#xff1a; 指标变化趋势&#xff1a; 代码下载方式&#xff08;代码含数据集与模型构建&#xff0…

go引入自建包名报错 package XXX is not in std和goland设置GO111MODULE提示冲突

首先在引入自建包的时候报错 查找网上的解决方法&#xff1a; 1、goland取消勾选Enable Go modules integration 2、set GO111MODULEoff 但是都没解决&#xff0c;而且更奇怪的是&#xff0c;我在cmd里面查看go env就显示set GO111MODULEoff 但是在goland里面的终端输入 go…

面试大厂,面试官问:为什么要使用盒模型?

1. 基础知识 什么是 CSS 盒模型 CSS 盒模型描述了页面中元素的布局和空间分配方式。每个元素都被看作是一个盒子&#xff0c;这个“盒子”由 4 个部分组成&#xff1a; 内容&#xff08;Content&#xff09;、内边距&#xff08;Padding&#xff09;、边框&#xff08;Borde…

正点原子[第二期]Linux之ARM(MX6U)裸机篇学习笔记-6.5, 汇编 led.s,第一次点亮LED灯

前言&#xff1a; 本文是根据哔哩哔哩网站上“正点原子[第二期]Linux之ARM&#xff08;MX6U&#xff09;裸机篇”视频的学习笔记&#xff0c;在这里会记录下正点原子 I.MX6ULL 开发板的配套视频教程所作的实验和学习笔记内容。本文大量引用了正点原子教学视频和链接中的内容。…
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