第 113 场 LeetCode 双周赛题解

2023-09-17 00:03:42

A 使数组成为递增数组的最少右移次数

在这里插入图片描述

数据范围小直接模拟…

class Solution {
public:
    int minimumRightShifts(vector<int> &nums) {
        for (int op = 0; op < nums.size(); op++) {
            if (is_sorted(nums.begin(), nums.end()))//nums是否已经有序
                return op;
            rotate(nums.begin(), prev(nums.end()), nums.end());//右移一次
        }
        return -1;
    }
};

B 删除数对后的最小数组长度

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

分类讨论:设数组中出现次数最多的数的出现次数为 m x mx mx

  1. 当数组长度为偶数时:若 m x ≤ n 2 mx \le \frac n 2 mx2n 则删除数对后的最小数组长度为 0 0 0 ,否则删除数对后的最小数组长度为 m x − ( n − m x ) mx - (n - mx) mx(nmx)
  2. 当数组长度为奇数时:若 m x ≤ ⌊ n 2 ⌋ mx \le \left \lfloor \frac n 2 \right \rfloor mx2n 则删除数对后的最小数组长度为 1 1 1 ,否则删除数对后的最小数组长度为 m x − ( n − m x ) mx - (n - mx) mx(nmx)
class Solution {
public:
    int minLengthAfterRemovals(vector<int> &nums) {
        unordered_map<int, int> cnt;//统计出现次数
        for (auto x: nums)
            cnt[x]++;
        int mx = 0;
        for (auto &[_, cnt_i]: cnt)
            mx = max(mx, cnt_i);
        int n = nums.size();
        if (n % 2 == 0) 
            return mx <= n / 2 ? 0 : mx - (n - mx);        
        return mx <= n / 2 ? 1 : mx - (n - mx);
    }
};

C 统计距离为 k 的点对

计数+枚举:枚举数组中的坐标 ( p [ 0 ] , p [ 1 ] ) (p[0],p[1]) (p[0],p[1]) ,枚举可能的与当前坐标距离为 k k k 的坐标:枚举 i ∈ [ 0 , k ] i \in [0,k] i[0,k] ( p [ 0 ] ∧ i , p [ 1 ] ∧ ( k − i ) ) (p[0]\wedge i, p[1]\wedge (k-i)) (p[0]i,p[1](ki)) 即为与当前坐标距离为 k k k 的坐标,若之前出现过这个坐标则更新答案,在枚举坐标 ( x , y ) (x,y) (x,y) 的过程中记录坐标的出现次数。

class Solution {
public:
    int countPairs(vector<vector<int>> &coordinates, int k) {
        map<pair<int, int>, int> cnt;//记录坐标的出现次数
        int res = 0;
        for (auto &p: coordinates) {
            for (int i = 0; i <= k; i++) {
                int x = p[0] ^ i;
                int y = p[1] ^ (k - i);
                auto tmp = make_pair(x, y);
                auto it = cnt.find(tmp);
                if (it != cnt.end())//之前出现过坐标(x,y)
                    res += it->second;
            }
            cnt[{p[0], p[1]}]++;
        }
        return res;
    }
};

D 可以到达每一个节点的最少边反转次数

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

动态规划:首先建无向图,同时记录原始边的方向。不妨设 0 0 0 为树根,设 p [ c u r ] p[cur] p[cur] 为:使 c u r cur cur 能够到达以 c u r cur cur 为根的子树中的所有节点的最少边反转次数。通过 d f s dfs dfs 可以求出 p p p 数组。然后从 0 0 0 开始遍历树中节点 c u r cur cur,遍历过程中维护使 c u r cur cur 能够到达除以 c u r cur cur 为根的子树外的所有节点的最少边反转次数 u p _ c o s t up\_cost up_cost,则使 c u r cur cur 能够到达所有节点的最少边反转次数有 r e s [ c u r ] = p [ c u r ] + u p _ c o s t res[cur]=p[cur]+up\_cost res[cur]=p[cur]+up_cost

class Solution {
public:
    vector<int> minEdgeReversals(int n, vector<vector<int>> &edges) {
        vector<pair<int, int>> e[n];
        for (auto &ei: edges) {
            e[ei[0]].emplace_back(ei[1], 0);//0代表正向边
            e[ei[1]].emplace_back(ei[0], 1);//1代表反向边
        }
        int p[n];
        function<int(int, int)> dfs = [&](int cur, int par) {
            p[cur] = 0;
            for (auto &[j, w]: e[cur])
                if (j != par) {
                    if (w == 1)//(cur,j)这条边需要反转
                        p[cur]++;
                    p[cur] += dfs(j, cur);
                }
            return p[cur];
        };
        dfs(0, -1);//求p数组
        vector<int> res(n);
        function<void(int, int, int)> get = [&](int cur, int par, int up_cost) {
            res[cur] = p[cur] + up_cost;
            for (auto &[j, w]: e[cur])
                if (j != par) {
                    if (w == 0)
                        get(j, cur, res[cur] - p[j] + 1);
                    else
                        get(j, cur, res[cur] - p[j] - 1);
                }
        };
        get(0, -1, 0);//求答案数组
        return res;
    }
};


更多推荐

Vue3中如何通过内嵌iframe传递参数与接收参数

前言Vue3是一种用于构建用户界面的JavaScript框架,它提供了很多方便的功能和工具来开发交互式的Web应用程序。其中一个常见的需求是在Vue应用程序中内嵌一个iframe,并且需要在两者之间传递参数。本文将介绍如何在Vue3中实现此功能,包括如何在Vue组件中内嵌iframe以及如何传递参数和接收参数。内嵌if

虹科产品 | HK-ATTO 光纤通道卡利用FC-NVMe 提升全闪存存储阵列性能

一、虹科ATTO光纤通道HBA随着对高速数据访问和低延迟存储解决方案的需求日益增长,虹科ATTO最新的光纤通道创新技术带来了改变游戏规则的突破。原生光纤通道和第二代FC-NVMe标准使虹科ATTO光纤通道HBA能够提供无与伦比的速度和效率,显著加快全球数据中心的全闪存阵列性能。原生光纤通道支持可确保数据密集型共享工作负

redis常见问题

Redis的数据结构有哪些?请简要描述它们的特点和应用场景。答:Redis支持的数据结构包括字符串(String)、哈希表(Hash)、列表(List)、集合(Set)、有序集合(SortedSet)等。字符串是最基本的数据类型,可以存储文本或二进制数据。哈希表适合存储对象形式的数据,方便单独读写字段。列表可以用于实现

Redis 五大类型源码及底层实现

面试题:谈谈Redis数据类型的底层数据结构:SDS动态字符串双向链表玉缩列表ziplist哈希表hashtable跳表kiplist整数集合intset快速列表quicklist紧凑列表listpackRedis源代码的核心部分官网:GitHub-redis/redis:Redisisanin-memorydatab

【Redis】关于过期数据清除的一些策略

这里要讨论的为过期的数据是如何被清除的,也就是网上常常讨论的过期清除策略。需要注意的是,redis除了会对过期的数据进行淘汰,也可以通过对内存大小进行限制,并对超出内存限制后进行数据淘汰。此时淘汰的数据未必是过期的,只是因为内存达到限制而被淘汰。需要注意一下两者的区别,数据淘汰算法包括LRU、LFU等。好,回归过期数据

基于Python的海量豆瓣电影、数据获取、数据预处理、数据分析、可视化、大屏设计项目(含数据库)

目录项目介绍研究背景国内外研究现状分析研究目的研究意义研究总体设计网络爬虫介绍豆瓣电影数据的采集数据预处理大数据分析及可视化豆瓣影评结构化分析大屏可视化文本可视化总结每文一语项目介绍有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主!!!!!!!!!!本文基于Python的网络爬虫手段对豆瓣电影网站进行数据

Javascript数据类型和类型转换的应用场景

🎬岸边的风:个人主页🔥个人专栏:《VUE》《javaScript》⛺️生活的理想,就是为了理想的生活!目录基础数据类型和引用数据类型使用typeof操作符包装类型隐式类型转换1.数字转字符串:2.字符串转数字:3.布尔值转数字:4.字符串转布尔值:5.对象的隐式转换显式类型转换类型转换规则1.类型转换的优先级:在J

Python 之plt.plot()的介绍以及使用

文章目录介绍代码实例介绍plt.plot()是Matplotlib库中用于绘制线图(折线图)的主要函数之一。它的作用是将一组数据点连接起来,以可视化数据的趋势、关系或模式。以下是plt.plot()的详细介绍:plt.plot(x,y,fmt,**kwargs)x:表示X轴上的数据点,通常是一个列表、数组或一维序列,用

使用ZoeDepth生成深度估计图

目前单目深度估计分为两个派系,metricdepthestimation(度量深度估计,也称绝对深度估计)和relativedepthestimation(相对深度估计)。ZoeDepth是第一个结合相对和绝对深度的多模态单目深度估计网络。本博文仅记录使用ZoeDepth生成深度估计图的过程(因为直接按项目说明中进行使

【Azure】浅析 Azure 交互工具:Azure 门户、Azure Cloud Shell、 Azure CLI 和 Azure PowerShell | 文末送书

文章目录前言Azure门户AzureCloudShell,包括AzureCLI和AzurePowerShell什么是AzureCloudShell?什么是AzurePowerShell?什么是AzureCLI?对Azure交互的工具在AZ-900中的考点文末送书书籍介绍关于作者获取方式前言本文将深入浅出地探讨Micro

k8s(Kubernetes)集群部署--使用 kubeadm方式部署

k8s集群部署--使用kubeadm方式部署一、测试所需环境(三台均要执行)二、配置准备(三台均要执行)1.重命名hostname、添加hosts2.关闭防火墙、selinux与swap3.添加网桥过滤及内核转发配置文件4.同步时间5.安装ipset及ipvsadm三、安装docker(三台均要执行)1.配置Docke

热文推荐