大家好,我是小彭。
昨晚是 LeetCode 第 99 场双周赛,你参加了吗?这场周赛整体难度很低,第 4 题评论区普遍认为是 1 字头,纯纯手速场。
2578. 最小和分割
题目地址
题目描述
给你一个正整数 num
,请你将它分割成两个非负整数 num1
和 num2
,满足:
num1
和num2
直接连起来,得到num
各数位的一个排列。- 换句话说,
num1
和num2
中所有数字出现的次数之和等于num
中所有数字出现的次数。
- 换句话说,
num1
和num2
可以包含前导 0 。
请你返回 num1
和 num2
可以得到的和的 最小 值。
注意:
num
保证没有前导 0 。num1
和num2
中数位顺序可以与num
中数位顺序不同。
题解(排序 + 贪心)
第一题相对有点思维。
- 思考 1:越高位的数字对结果的影响越大,所以优先排列最小的数字;
- 思考 2:如果划分两个数字的长度不均,会放大最终的值;
算法:对数字排序,从小到大分别排列到两个数字上。
class Solution {
fun splitNum(num: Int): Int {
val array = "$num".toCharArray()
array.sort()
var num1 = 0
var num2 = 0
for (index in array.indices step 2) {
num1 = num1 * 10 + (array[index] - '0')
if (index + 1 < array.size) {
num2 = num2 * 10 + (array[index + 1] - '0')
}
}
return num1 + num2
}
}
简化写法:
class Solution {
fun splitNum(num: Int): Int {
val array = "$num".toCharArray().sorted()
var nums = Array(2) { StringBuilder() }
for (index in array.indices) {
nums[index % 2].append(array[index])
}
return "${nums[0]}".toInt() + "${nums[1]}".toInt()
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(mlgm)O(mlgm)O(mlgm) 其中 mmm 是 numnumnum 数字的位数,即 m=lgnumm = lg\,numm=lgnum。排序时间为 O(mlgm)O(mlgm)O(mlgm),拆分时间为 O(m)O(m)O(m);
- 空间复杂度:O(m)O(m)O(m) 字符串空间为 O(m)O(m)O(m),排序递归栈空间为 O(lgm)O(lgm)O(lgm)。
2579. 统计染色格子数
题目地址
题目描述
有一个无穷大的二维网格图,一开始所有格子都未染色。给你一个正整数 n
,表示你需要执行以下步骤 n
分钟:
- 第一分钟,将 任一 格子染成蓝色。
- 之后的每一分钟,将与蓝色格子相邻的 所有 未染色格子染成蓝色。
下图分别是 1、2、3 分钟后的网格图。
题解(找规律)
找规律题。这道题可以用重力加速度类比,重力加速度的 G 是 9.8m/s,而这里的 G 是 4格/s。
- 最开始只有一格,我们先放到一边单独计算,有 f(1)=1f(1) = 1f(1)=1;
- 从 (n = 1) 递推到 (n = 2) 时的速度为 4,因此 f(2)=4+1=5f(2) = 4 + 1 = 5f(2)=4+1=5;
- 从 (n = 2) 递推到 (n = 3) 时的速度为 8,因此 f(3)=8+f(2)=13f(3) = 8 + f(2) = 13f(3)=8+f(2)=13;
- 以此类推,从 (n - 1) 递推到 (n) 时的速度是 4∗(n−1)4 *(n - 1)4∗(n−1),即 f(n)=f(n−1)+4(n−1)f(n) = f(n - 1) + 4(n - 1)f(n)=f(n−1)+4(n−1)。
显然有:
f(n)={1,n=1f(n−1)+4(n−1)n>1f(n)=\begin{cases} 1, &n=1\\ f(n-1) + 4(n-1) & n>1 \end{cases}f(n)={1,f(n−1)+4(n−1)n=1n>1
可以看到, n>1n > 1n>1 的分支是一个从 0 开始的等差数列,等差数列求和公式知道吧,整理得:f(n)=1+4∗n∗(n−1)/2=2n2−2n+1f(n) = 1 + 4 * n * (n - 1) / 2 = 2n^2 - 2n + 1f(n)=1+4∗n∗(n−1)/2=2n2−2n+1
class Solution {
fun coloredCells(n: Int): Long {
return 2 * n * n - 2 * n + 1
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(1)O(1)O(1)
- 空间复杂度:O(1)O(1)O(1)
2580. 统计将重叠区间合并成组的方案数
题目地址
题目描述
给你一个二维整数数组 ranges
,其中 ranges[i] = [starti, endi]
表示 starti
到 endi
之间(包括二者)的所有整数都包含在第 i
个区间中。
你需要将 ranges
分成 两个 组(可以为空),满足:
- 每个区间只属于一个组。
- 两个有 交集 的区间必须在 同一个 组内。
如果两个区间有至少 一个 公共整数,那么这两个区间是 有交集 的。
- 比方说,区间
[1, 3]
和[2, 5]
有交集,因为2
和3
在两个区间中都被包含。
请你返回将 ranges
划分成两个组的 总方案数 。由于答案可能很大,将它对 109 + 7
取余 后返回。
题解(排序 + 贪心)
这道题我第一时间想到了这两道题:
后来在评论区看到更接近的原题,好嘛,怪不得印象很深。
脑海中有闪现过并查集,但显然没有必要。
算法:将区间看成时间段,先按照开始时间对区间排序,然后在遍历区间的同时维护已经占用的最晚结束时间 preEnd
。如果当前区间的开始时间早于 preEnd,说明区间重合。遍历完数组后求出集合个数 m,求 m 个元素放到 2 个位置的方案数,显然每个位置有 m 中可能,因此结果是 2m2^m2m。
class Solution {
fun countWays(ranges: Array<IntArray>): Int {
val MOD = 1000000007
Arrays.sort(ranges) { e1, e2 ->
e1[0] - e2[0]
}
var m = 0
var preEnd = -1
for (range in ranges) {
if (range[0] > preEnd) {
// 无交集
m++
}
preEnd = Math.max(preEnd, range[1])
}
return pow(2, m, MOD)
}
private fun pow(x: Int, n: Int, mod: Int): Int {
var ans = 1
for (count in 0 until n) {
ans = (ans * x) % mod
}
return ans
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(nlgn+n+lgm)O(nlgn + n + lgm)O(nlgn+n+lgm) 其中 nnn 是 numsnumsnums 数组的长度,mmm 是无交集区间的集合个数,幂运算时间为 O(m)O(m)O(m);
- 空间复杂度:O(lgn)O(lgn)O(lgn) 排序递归栈空间。
2581. 统计可能的树根数目
题目地址
题目描述
Alice 有一棵 n
个节点的树,节点编号为 0
到 n - 1
。树用一个长度为 n - 1
的二维整数数组 edges
表示,其中 edges[i] = [ai, bi]
,表示树中节点 ai
和 bi
之间有一条边。
Alice 想要 Bob 找到这棵树的根。她允许 Bob 对这棵树进行若干次 猜测 。每一次猜测,Bob 做如下事情:
- 选择两个 不相等 的整数
u
和v
,且树中必须存在边[u, v]
。 - Bob 猜测树中
u
是v
的 父节点 。
Bob 的猜测用二维整数数组 guesses
表示,其中 guesses[j] = [uj, vj]
表示 Bob 猜 uj
是 vj
的父节点。
Alice 非常懒,她不想逐个回答 Bob 的猜测,只告诉 Bob 这些猜测里面 至少 有 k
个猜测的结果为 true
。
给你二维整数数组 edges
,Bob 的所有猜测和整数 k
,请你返回可能成为树根的 节点数目 。如果没有这样的树,则返回 0
。
题解(记忆化递归)
这是换根 DP 问题,这道题相对简单了,只要掌握图的基本结构和递归的基本思想就能实现。
首先是建图的部分,显然 edges 是无向图,guesses 是有向图。我们的算法基本框架应该是:枚举每个根节点,计算 guesses 中猜测正确的边的个数,如果猜测次数 ≥ k 则记录 1 次结果。现在的问题是如果优化查询的时间复杂度,我们观察依次从 0 到 n - 1 修改根节点会发生什么?
我们发现: 每次调整中只有条边的结构关系变化。比如从根 0 调整到根 1 时,只有 0 → 1 被修改为 1 → 0,而其他边都没有变化,存在重叠子结构 / 重叠子问题。
定义 f(u,v)f(u, v)f(u,v) 表示在 u → v 的子结构中猜测正确的边数,例如在示例 2 中,f(1, 2) = 1。显然在已知 f(1,2) 的结果后,在以节点 1 为根节点的情况中不需要重复计算,达到了剪枝的目的。
编码部分有两个细节:
- 起点需要特殊处理,我们考虑起点是用 u → v 开始的子结构,起点 u 可以采用特殊值 nnn。
- 注意空间压缩,显然使用领接表比临接矩阵更优。备忘录可以使用移位压缩,Key = u * mod + v,由于题目数据范围是 10000,所以 mod 就取 100000。
class Solution {
private val graph = HashMap<Int, MutableList<Int>>()
private val guessGraph = HashMap<Int, MutableList<Int>>()
fun rootCount(edges: Array<IntArray>, guesses: Array<IntArray>, k: Int): Int {
// 无向图
for (edge in edges) {
graph.getOrPut(edge[0]) { LinkedList<Int>() }.add(edge[1])
graph.getOrPut(edge[1]) { LinkedList<Int>() }.add(edge[0])
}
// 有向图
for (guess in guesses) {
// 过滤不存在边(题目没有这种用例)
if (!graph.containsKey(guess[0]) || !graph[guess[0]]!!.contains(guess[1])) continue
guessGraph.getOrPut(guess[0]) { LinkedList<Int>() }.add(guess[1])
}
val n = edges.size + 1
// 空间溢出:val memo = Array(n + 1) { IntArray(n) { -1 } }
val memo = HashMap<Long, Int>()
var count = 0
// 枚举所有根
for (root in 0 until n) {
if (dfs(memo, 100000, n, root) >= k) count++
}
return count
}
// 记忆化递归
private fun dfs(memo: HashMap<Long, Int>, mod: Int, u: Int, v: Int): Int {
// 空间压缩
val key = 1L * u * (mod) + v
// 备忘录
if (memo.containsKey(key)) return memo[key]!!
var count = 0
for (to in graph[v]!!) {
// 过滤指向父节点的边
if (to == u) continue
// 检查猜测
if (guessGraph.containsKey(v) && guessGraph[v]!!.contains(to)) count++
// 递归
count += dfs(memo, mod, v, to)
}
memo[key] = count
return count
}
}
复杂度分析:
- 时间复杂度:O(1)O(1)O(1) 其中 nnn 是 edgesedgesedges 数组的长度,mmm 是 guessesguessesguesses 数组的长度。建图占用 O(n+m+2∗n)O(n + m + 2*n)O(n+m+2∗n),在记忆化递归下每条边的子结构最多访问 2 次,即总共有 2n 个子问题,所以查询的复杂度是 O(2∗n)O(2*n)O(2∗n)
- 空间复杂度:O(n+m+2∗n)O(n + m + 2*n)O(n+m+2∗n) 建图占用 O(n+m)O(n + m)O(n+m),备忘录最多记录 nnn 条边的两个方向的子结构,递归栈最大为 nnn。
就说这么多,今天单周赛加油💪🏻。
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