这次有点水 最后题vector申请空间莫名其妙超时 用int[]才过了
给你一个整数 n 和一个整数数组 rounds 。有一条圆形赛道由 n 个扇区组成,扇区编号从 1 到 n 。现将在这条赛道上举办一场马拉松比赛,该马拉松全程由 m 个阶段组成。其中,第 i 个阶段将会从扇区 rounds[i – 1] 开始,到扇区 rounds[i] 结束。举例来说,第 1 阶段从 rounds[0] 开始,到 rounds[1] 结束。
请你以数组形式返回经过次数最多的那几个扇区,按扇区编号 升序 排列。
注意,赛道按扇区编号升序逆时针形成一个圆(请参见第一个示例)。
示例 1
输入:n = 4, rounds = [1,3,1,2]
输出:[1,2]
解释:本场马拉松比赛从扇区 1 开始。经过各个扇区的次序如下所示:
1 –> 2 –> 3(阶段 1 结束)–> 4 –> 1(阶段 2 结束)–> 2(阶段 3 结束,即本场马拉松结束)
其中,扇区 1 和 2 都经过了两次,它们是经过次数最多的两个扇区。扇区 3 和 4 都只经过了一次。
示例 2
输入:n = 2, rounds = [2,1,2,1,2,1,2,1,2]
输出:[2]
示例 3
输入:n = 7, rounds = [1,3,5,7]
输出:[1,2,3,4,5,6,7]
提示
2 <= n <= 1001 <= m <= 100rounds.length == m + 11 <= rounds[i] <= nrounds[i] != rounds[i + 1] ,其中 0 <= i < m100的复杂度 抛开脑子直接模拟 第一题还是要快
直接按题目说的做 选阶段的起点和终点 然后一步一步跑过去
每跑过一个扇区就记录那个扇区经历+1
最后把最大记录的扇区的索引输出到答案中即可
总的时间复杂度为O(n^2) 即遍历阶段的n乘上模拟跑圈的n
也许有更快的 但是第一题 不花时间想了
模拟要注意下 每次选取的是起点和终点 终点会在下个起点计数
所以最后一个终点需要额外记录一下
class Solution {public: vector<int> mostVisited(int n, vector<int>& rounds) { vector<int> cnt(n,0);//计数 cnt[i]表示第i个扇区经历的次数 for(int i=1;i<rounds.size();i++韩国旅游攻略2013){ int a=rounds[i-1]-1,b=rounds[i]-1;//起点和终点 for(int j=a;j!=b;j=(j+1)%n){//绕圈圈跑 终点不计数 cnt[j]++; } } cnt[rounds.back()-1]++;/庞培法布拉大学/最后终点加个计数 int Max=0;//以下是不用脑子的挑选最大的索引 for(int i=0;i<cnt.size();i++)Max=max(Max,cnt[i]); vector<int> ans; for(int i=0;i<cnt.size();i++)if(cnt[i]==Max)ans.push_back(i+1); return ans; }};
有 3n 堆数目不一的硬币,你和你的朋友们打算按以下方式分硬币:
每一轮中,你将会选出 任意 3 堆硬币(不一定连续)。
重复这个过程,直到没有更多硬币。
给你一个整数数组 piles ,其中 piles[i] 是第 i 堆中硬币的数目。
返回你可以获得的最大硬币数目。
示例 1
输入:piles = [2,4,1,2,7,8]
输出:9
解释:选出 (2, 7, 8) ,Alice 取走 8 枚硬币的那堆,你取走 7 枚硬币的那堆,Bob 取走最后一堆。
选出 (1, 2, 4) , Alice 取走 4 枚硬币的那堆,你取走 2 枚硬币的那堆,Bob 取走最后一堆。
你可以获得的最大硬币数目:7 + 2 = 9.
考虑另外一种情况,如果选出的是 (1, 2, 8) 和 (2, 4, 7) ,你就只能得到 2 + 4 = 6 枚硬币,这不是最优解。
示例 2
输入:piles = [2,4,5]
输出:4
示例 3
输入:piles = [9,8,7,6,5,1,2,3,4]
输出:18
提示
3 <= piles.length <= 10^5piles.length % 3 == 01 <= piles[i] <= 10^4这题看了一下之后有个贪心猜想:
每次总是选择剩下的 {最小,次大,最大}
而得分总是选择次大的
那么这个贪心对不对呢 比赛时简单证明下:
反证法 假如不选择次大的 那么就只能选择更小的 那么选择更小的之后
显然就更没办法选择这个次大的(因为会被下轮当最大的取走)
如果每次都不选次大 显然最后大的都被Alice拿走
总的时间复杂度为O(n)
class Solution {public: int maxCoins(vector<int>& piles) { int n=piles.size()/3; sort(piles.begin(),piles.end()); int ans=0; for(int i=piles.size()-2;n;n--,i-=2)ans+=piles[i];//每次都拿次小的 return ans; }};
给你一个数组 arr ,该数组表示一个从 1 到 n 的数字排列。有一个长度为 n 的二进制字符串,该字符串上的所有位最初都设置为 0 。
在从 1 到 n 的每个步骤 i 中(假设二进制字符串和 arr 都是从 1 开始索引的情况下),二进制字符串上位于位置 arr[i] 的位将会设为 1 。
给你一个整数 m ,请你找出二进制字符串上存在长度为 m 的一组 1 的最后步骤。一组 1 是一个连续的、由 1 组成的子串,且左右两边不再有可以延伸的 1 。
返回存在长度 恰好 为 m 的 一组 1 的最后步骤。如果不存在这样的步骤,请返回 -1 。
示例 1
输入:arr = [3,5,1,2,4], m = 1
输出:4
解释:
步骤 1:“00100”,由 1 构成的组:[“1”]
步骤 2:“00101”,由 1 构成的组:[“1”, “1”]
步骤 3:“10101”,由 1 构成的组:[“1”, “1”, “1”]
步骤 4:“11101”,由 1 构成的组:[“111”, “1”]
步骤 5:“11111”,由 1 构成的组:[“11111”]
存在长度为 1 的一组 1 的最后步骤是步骤 4 。
示例 2
输入:arr = [3,1,5,4,2], m = 2
输出:-1
解释:
步骤 1:“00100”,由 1 构成的组:[“1”]
步骤 2:“10100”,由 1 构成的组:[“1”, “1”]
步骤 3:“10101”,由 1 构成的组:[“1”, “1”, “1”]
步骤 4:“10111”,由 1 构成的组:[“1”, “111”]
步骤 5:“11111”,由 1 构成的组:[“11111”]
不管是哪一步骤都无法形成长度为 2 的一组 1 。
示例 3
输入:arr = [1], m = 1
输出:1
示例 4
输入:arr = [2,1], m = 2
输出:2
提示
n == arr.length1 <= n <= 10^51 <= arr[i] <= narr 中的所有整数 互不相同1 <= m <= arr.length怎么说呢 我看到它的那个样例 就觉得它这样子每步都统计出有多少个连续个1就已经能做了 那么我们就根据这个模拟每步的步骤来实现
我们需要有一个记录每个位置1的个数的东西 比如说011101101
我就想v[1]=v[2]=v[3]=3
v[5]=v[6]=2
v[8]=1
类似这样的
那么我们在处理相邻的时候就可以直接通过v数组来获取到长度
我们也需要一个cnt数组 例如cnt[2]=4 表示连续的1长度为2有4段
首先 每步都只能把一个位置x的0变成1 那么变完之后 就只会影响到它隔壁的两个1的come计数
也就是说 把隔壁两个1给延展了
延展之后会出现以下变化:
前后的连续的1的cnt计数会变少(因为和当前的1合并了)合并之后要更新一个左右区间的v计数 (如何更新是重点)前后连续1计数变少这个容易搞定 只需要cnt[v[x]]-=1即可
那么更新左右区间的话 如果把v全部都更新的话 那么这个复杂度会炸
思考一下发现 由于是连续的 所以下次肯定只会碰到左右端点的1 (不可能在中间 因为是连续的)
所以连续1的中间的v就没有意义了 就不用更新了 因此每个步骤只需要更新两个v即可 复杂度可以接受
显然 左端点为x-v[x-1]
右端点为x+v[x+1]
假如隔壁两个都有1的话 如果没有 则左端点和右端点初始值为x
那么一顿操作之后 每次步骤看一下cnt[m]是否>0即可 更新一下最后步骤的索引i
总的时间复杂度为遍历步骤的O(n) 每次更新左右端点计数以及cnt计数为O(1)
详细看代码注释理解
class Solution {public: int findLatestStep(vector<int>& arr, int m) { int n=arr.size(); vector<int> v(n+1,0);//v[i]表示第i个位置的连续1长度 vector<int> cnt(n+1,0);//cnt[i]表示长度i的连续1有多少段 int ans=-1;//没有答案 for(int i=0;i<arr.size();i++){ int x=arr[i];//当前位置 int l=x,r=x;//初始化左右端点 if(x-1>0&&v[x-1]){//左边有1 合并 cnt[v[x-1]]--; l=x-v[x-1]; } if(x+1<=n&&v[x+1]){//右边有1 合并 cnt[v[x+1]]--; r=x+v[x+1]; } v[l]=1+v[l]+v[r];//更新下左右端点的v v[r]=v[l]; cnt[v[l]]++; if(cnt[m])ans=i+1;//更新答案 } return ans; }};
几块石子 排成一行 ,每块石子都有一个关联值,关联值为整数,由数组 stoneValue 给出。
游戏中的每一轮:Alice 会将这行石子分成两个 非空行(即,左侧行和右侧行);Bob 负责计算每一行的值,即此行中所有石子的值的总和。Bob 会丢弃值最大的行,Alice 的得分为剩下那行的值(每轮累加)。如果两行的值相等,Bob 让 Alice 决定丢弃哪一行。下一轮从剩下的那一行开始。
只 剩下一块石子 时,游戏结束。Alice 的分数最初为 0 。
返回 Alice 能够获得的最大分数 。
示例 1
输入:stoneValue = [6,2,3,4,5,5]
输出:18
解释:在第一轮中,Alice 将行划分为 [6,2,3],[4,5,5] 。左行的值是 11 ,右行的值是 14 。Bob 丢弃了右行,Alice 的分数现在是 11 。
在第二轮中,Alice 将行分成 [6],[2,3] 。这一次 Bob 扔掉了左行,Alice 的分数变成了 16(11 + 5)。
最后一轮 Alice 只能将行分成 [2],[3] 。Bob 扔掉右行,Alice 的分数现在是 18(16 + 2)。游戏结束,因为这行只剩下一块石头了。
示例 2
输入:stoneValue = [7,7,7,7,7,7,7]
输出:28
示例 3
输入:stoneValue = [4]
输出:0
提示
1 <= stoneValue.length <= 5001 <= stoneValue[i] <= 10^6直觉 你需要遍历全部分割情况 不存在贪心的做法
那么首先就要想到就是遍历分割点 不同分割点后再在剩余的再进行遍历分割点
很显然 分割点后{i,j}区间 是可以复用的 立刻想到dp
于是 定义dp[i][j]
为{i,j}区间的答案 也就是假如只有{i,j}区间的子问题
边界为dp[i][i]=0
因为一个石头不可分
状态转移方程 很轻松就能根据题目得出来
对于{i,j}区间 假设我们定的分割点为k 把其分成{i,k-1}和{k,j}后
sum{i,k-1}>sum{k,j}
左大右小 因此我们只能拿小的 拿完小的之后再分割的问题就是已知的dp状态 dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[k][j]+sum{k,j}
sum{i,k-1}<sum{k,j}
左小右大 因此我们只能拿小的 拿完小的之后再分割的问题就是已知的dp状态 dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i][k-1]+sum{i,k-1}
相等的情况 那么此时的sum都是一样的 那么就比较下dp[i][k-1] dp[k][j]
哪个大即可由于转移方程的dp[i][k-1]
和dp[k][j]
需要已知 那么我们需要根据长度去迭代更新子问题的答案dp值 最小是len=2开始更新到最终问题的len=n
至于sum 做到第四题的同学都知道可以用前缀和来获取
总的时间复杂度为O(n^3) 是可以过的 貌似还能优化成平方 比赛肯定不去想 500可以过
int dp[505][505];int sum[505];class Solution {public: int n; int stoneGameV(vector<int>& sv) { n=sv.size(); if(n==1)return 0; memt(dp,0,sizeof(dp)); sum[0]=sv[0]; for(int i=1;i<n;i++)sum[i实验怎么做]=sv[i]+sum[i-1];//前缀和预处理 for(int len=1;len<=n;len++)//枚举长度 for(int l=0;l<n-len;l++){//枚举左区间起点 int r=l+len;//终点 for(int k=l+1;k<=r;k++){//枚举分割点 int suml=sum[k-1]-(l-1>=0?sum[l-1]:0),sumr=sum[r]-sum[k-1]; if(suml>sumr)dp[l][r]=max(dp[l][r],dp[k][r]+sumr); el if(suml<sumr)dp[l][r]=max(dp[l][r],dp[l][k-1]+suml); el dp[l][r]=max(dp[l][r],suml+max(dp[l][k-1],dp[k][r])); } } return dp[0][n-1];//最终的最大子问题 }};
本文地址:https://blog.csdn.net/weixin_43596429/article/details/108181963
本文发布于:2023-04-07 13:45:29,感谢您对本站的认可!
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