当前位置: 首页 > news >正文

周赛334(前缀和、贪心+双指针、Dijkstra求最短路径、二分答案)

文章目录

    • [6369. 左右元素和的差值](https://leetcode.cn/problems/left-and-right-sum-differences/)
      • 前缀和
    • [6368. 找出字符串的可整除数组](https://leetcode.cn/problems/find-the-divisibility-array-of-a-string/)
      • 超长整数如何取余?
    • [6367. 求出最多标记下标](https://leetcode.cn/problems/find-the-maximum-number-of-marked-indices/)
      • 贪心 + 同向双指针
      • 二分答案
    • [6366. 在网格图中访问一个格子的最少时间](https://leetcode.cn/problems/minimum-time-to-visit-a-cell-in-a-grid/)
      • Dijkstra求最短路径
      • 二分答案

6369. 左右元素和的差值

难度简单4

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ,请你找出一个下标从 0 开始的整数数组 answer ,其中:

  • answer.length == nums.length
  • answer[i] = |leftSum[i] - rightSum[i]|

其中:

  • leftSum[i] 是数组 nums 中下标 i 左侧元素之和。如果不存在对应的元素,leftSum[i] = 0
  • rightSum[i] 是数组 nums 中下标 i 右侧元素之和。如果不存在对应的元素,rightSum[i] = 0

返回数组 answer

示例 1:

输入:nums = [10,4,8,3]
输出:[15,1,11,22]
解释:数组 leftSum 为 [0,10,14,22] 且数组 rightSum 为 [15,11,3,0] 。
数组 answer 为 [|0 - 15|,|10 - 11|,|14 - 3|,|22 - 0|] = [15,1,11,22] 。

示例 2:

输入:nums = [1]
输出:[0]
解释:数组 leftSum 为 [0] 且数组 rightSum 为 [0] 。
数组 answer 为 [|0 - 0|] = [0] 。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 1000
  • 1 <= nums[i] <= 105

前缀和

class Solution {public int[] leftRigthDifference(int[] nums) {int n = nums.length;int[] leftsum = new int[n+1];int[] rightsum = new int[n+1];for(int i = 0; i < n; i++){leftsum[i+1] = leftsum[i] + nums[i];}for(int i = n-1; i > 0; i--){rightsum[i-1] = rightsum[i] + nums[i];}int[] res = new int[n];for(int i = 0; i < n; i++){res[i] = Math.abs(leftsum[i] - rightsum[i]);}return res;}
}

6368. 找出字符串的可整除数组

难度中等4

给你一个下标从 0 开始的字符串 word ,长度为 n ,由从 09 的数字组成。另给你一个正整数 m

word可整除数组 div 是一个长度为 n 的整数数组,并满足:

  • 如果 word[0,...,i] 所表示的 数值 能被 m 整除,div[i] = 1
  • 否则,div[i] = 0

返回 word 的可整除数组。

示例 1:

输入:word = "998244353", m = 3
输出:[1,1,0,0,0,1,1,0,0]
解释:仅有 4 个前缀可以被 3 整除:"9"、"99"、"998244" 和 "9982443" 。

示例 2:

输入:word = "1010", m = 10
输出:[0,1,0,1]
解释:仅有 2 个前缀可以被 10 整除:"10" 和 "1010" 。

提示:

  • 1 <= n <= 105
  • word.length == n
  • word 由数字 09 组成
  • 1 <= m <= 109

超长整数如何取余?

class Solution {// 本质就是超级长的整数如何取余public int[] divisibilityArray(String word, int m) {double x = 0; // 第 i 位 用第 i-1 位 * 10 + word[1] 表示, 来防止溢出int n = word.length();int[] res = new int[n];for(int i = 0; i < n; i++){x = (x*10 + (word.charAt(i) - '0')) % m;res[i] = (x == 0) ? 1 : 0;}return res;}
}

6367. 求出最多标记下标

难度中等17

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums

一开始,所有下标都没有被标记。你可以执行以下操作任意次:

  • 选择两个 互不相同且未标记 的下标 ij ,满足 2 * nums[i] <= nums[j] ,标记下标 ij

请你执行上述操作任意次,返回 nums 中最多可以标记的下标数目。

示例 1:

输入:nums = [3,5,2,4]
输出:2
解释:第一次操作中,选择 i = 2 和 j = 1 ,操作可以执行的原因是 2 * nums[2] <= nums[1] ,标记下标 2 和 1 。
没有其他更多可执行的操作,所以答案为 2 。

示例 2:

输入:nums = [9,2,5,4]
输出:4
解释:第一次操作中,选择 i = 3 和 j = 0 ,操作可以执行的原因是 2 * nums[3] <= nums[0] ,标记下标 3 和 0 。
第二次操作中,选择 i = 1 和 j = 2 ,操作可以执行的原因是 2 * nums[1] <= nums[2] ,标记下标 1 和 2 。
没有其他更多可执行的操作,所以答案为 4 。

示例 3:

输入:nums = [7,6,8]
输出:0
解释:没有任何可以执行的操作,所以答案为 0 。

提示:

  • 1 <= nums.length <= 105
  • 1 <= nums[i] <= 109

贪心 + 同向双指针

class Solution {// 2 3 4 5public int maxNumOfMarkedIndices(int[] nums) {Arrays.sort(nums);int res = 0;int n = nums.length;int left = 0, right = n / 2;while(left < n/2 && right < n){if(nums[left] * 2 <= nums[right]){res += 2;left++;right++;}else{right++;}}return res;}
}

二分答案

class Solution {/**二分答案:考虑匹配k对如果能匹配k对,则一定能匹配k-1对、k-2对...*/public int maxNumOfMarkedIndices(int[] nums) {Arrays.sort(nums);int left = 0, right = nums.length/2;while(left <= right){int mid = (left + right) >> 1;if(check(nums, mid)){left = mid+1;}else{right = mid-1;}}return right * 2;}public boolean check(int[] nums, int k){for(int i = 0; i < k; i++){if(nums[i] * 2 > nums[nums.length-k+i])return false;}return true;}
}

6366. 在网格图中访问一个格子的最少时间

难度困难15

给你一个 m x n 的矩阵 grid ,每个元素都为 非负 整数,其中 grid[row][col] 表示可以访问格子 (row, col)最早 时间。也就是说当你访问格子 (row, col) 时,最少已经经过的时间为 grid[row][col]

你从 最左上角 出发,出发时刻为 0 ,你必须一直移动到上下左右相邻四个格子中的 任意 一个格子(即不能停留在格子上)。每次移动都需要花费 1 单位时间。

请你返回 最早 到达右下角格子的时间,如果你无法到达右下角的格子,请你返回 -1

示例 1:

img

输入:grid = [[0,1,3,2],[5,1,2,5],[4,3,8,6]]
输出:7
解释:一条可行的路径为:
- 时刻 t = 0 ,我们在格子 (0,0) 。
- 时刻 t = 1 ,我们移动到格子 (0,1) ,可以移动的原因是 grid[0][1] <= 1 。
- 时刻 t = 2 ,我们移动到格子 (1,1) ,可以移动的原因是 grid[1][1] <= 2 。
- 时刻 t = 3 ,我们移动到格子 (1,2) ,可以移动的原因是 grid[1][2] <= 3 。
- 时刻 t = 4 ,我们移动到格子 (1,1) ,可以移动的原因是 grid[1][1] <= 4 。
- 时刻 t = 5 ,我们移动到格子 (1,2) ,可以移动的原因是 grid[1][2] <= 5 。
- 时刻 t = 6 ,我们移动到格子 (1,3) ,可以移动的原因是 grid[1][3] <= 6 。
- 时刻 t = 7 ,我们移动到格子 (2,3) ,可以移动的原因是 grid[2][3] <= 7 。
最终到达时刻为 7 。这是最早可以到达的时间。

示例 2:

img

输入:grid = [[0,2,4],[3,2,1],[1,0,4]]
输出:-1
解释:没法从左上角按题目规定走到右下角。

提示:

  • m == grid.length
  • n == grid[i].length
  • 2 <= m, n <= 1000
  • 4 <= m * n <= 105
  • 0 <= grid[i][j] <= 105
  • grid[0][0] == 0

Dijkstra求最短路径

题解:https://leetcode.cn/problems/minimum-time-to-visit-a-cell-in-a-grid/solution/er-fen-da-an-bfspythonjavacgo-by-endless-j10w/

class Solution {private final static int[][] dirs = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};public int minimumTime(int[][] grid) {int m = grid.length, n = grid[0].length;if(grid[0][1] > 1 && grid[1][0] > 1) return -1;// 否则答案一定存在(因为可以反复横跳来拖延时间)// 到达grid[i][j] 的最小时间 dis[i][j] 一定是和 (i+j) 同奇偶的// 如果到达时不同奇偶, 则+1就行int[][] dis = new int[m][n];for(int i = 0; i < m; i++){Arrays.fill(dis[i], Integer.MAX_VALUE);}dis[0][0] = 0;PriorityQueue<int[]> pq = new PriorityQueue<>((a,b) -> a[0]-b[0]);pq.add(new int[]{0,0,0});while(true){int[] poll = pq.poll();int d = poll[0], i = poll[1], j = poll[2];if(i == m-1 && j == n-1) return d;for(int[] dir : dirs){ // 枚举周围四个格子int x = i + dir[0], y = j + dir[1];if(x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n){int nd = Math.max(d+1, grid[x][y]);nd += (nd-x-y) % 2; // nd 必须和 x+y 同奇偶if(nd < dis[x][y]){dis[x][y] = nd; // 更新最短路pq.add(new int[]{nd, x, y});}}}}}
}

二分答案

二分到终点的时间,然后跑 BFS

如果可以从终点到达起点,说明可以在大于 endTime 的时刻到达终点;反之,如果无法从终点到达起点,说明无法在小于 endTime 的时刻到达终点。

有单调性,可以二分到达终点的时间。

class Solution {private final static int[][] dirs = {{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}};private int[][] grid, vis;public int minimumTime(int[][] grid) {int m = grid.length, n = grid[0].length;if (grid[0][1] > 1 && grid[1][0] > 1) // 无法「等待」return -1;this.grid = grid;vis = new int[m][n];int left = Math.max(grid[m - 1][n - 1], m + n - 2) - 1;int right = (int) 1e5 + m + n; // 开区间while (left + 1 < right) {int mid = (left + right) >>> 1;if (check(mid)) right = mid;else left = mid;}return right + (right + m + n) % 2;}private boolean check(int endTime) {int m = grid.length, n = grid[0].length;vis[m - 1][n - 1] = endTime;var q = new ArrayList<int[]>();q.add(new int[]{m - 1, n - 1});for (int t = endTime - 1; !q.isEmpty(); --t) {var tmp = q;q = new ArrayList<>();for (var p : tmp) {int i = p[0], j = p[1];for (var d : dirs) { // 枚举周围四个格子int x = i + d[0], y = j + d[1];if (0 <= x && x < m && 0 <= y && y < n && vis[x][y] != endTime && grid[x][y] <= t) {if (x == 0 && y == 0) return true;vis[x][y] = endTime; // 用二分的值来标记,避免重复创建 vis 数组q.add(new int[]{x, y});}}}}return false;}
}   
 if (0 <= x && x < m && 0 <= y && y < n && vis[x][y] != endTime && grid[x][y] <= t) {if (x == 0 && y == 0) return true;vis[x][y] = endTime; // 用二分的值来标记,避免重复创建 vis 数组q.add(new int[]{x, y});}}}}return false;
}

}

相关文章:

周赛334(前缀和、贪心+双指针、Dijkstra求最短路径、二分答案)

文章目录[6369. 左右元素和的差值](https://leetcode.cn/problems/left-and-right-sum-differences/)前缀和[6368. 找出字符串的可整除数组](https://leetcode.cn/problems/find-the-divisibility-array-of-a-string/)超长整数如何取余&#xff1f;[6367. 求出最多标记下标](ht…...

imx6ull——I2C驱动

I2C基本介绍 SCL 为高电平&#xff0c;SDA 出现下降沿:起始位 SCL 位高电平&#xff0c;SDA出现上升沿:停止位 主机——从机地址&#xff08;ack&#xff09;——寄存器地址&#xff08;ack&#xff09;——数据&#xff08;ack&#xff09; 重点&#xff1a;先是写&#xff0c…...

Spring Cache的基本使用与分析

概述 使用 Spring Cache 可以极大的简化我们对数据的缓存&#xff0c;并且它封装了多种缓存&#xff0c;本文基于 redis 来说明。 基本使用 1、所需依赖 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-…...

【安全知识】——端口复用隐藏后门

作者名&#xff1a;白昼安全主页面链接&#xff1a; 主页传送门创作初心&#xff1a; 以后赚大钱座右铭&#xff1a; 不要让时代的悲哀成为你的悲哀专研方向&#xff1a; web安全&#xff0c;后渗透技术每日鸡汤&#xff1a; 精彩的人生是在有限的生命中实现无限价值端口复用是…...

Tina_Linux量产测试使用指南_new

OpenRemoved_Tina_Linux_量产测试_使用指南_new 1 概述 文档主要描述如何配置tinatest 并搭建量产测试环境。 1.1 编写目的 • 介绍量产配置方法&#xff1b; • 介绍量产测试环境搭建流程&#xff1b; • 介绍如何使用dragonMAT 软件&#xff1b; • 方便开发人员按照说明…...

STC32单片机 普通 I/O 口中断功能介绍和使用

STC32单片机 普通 I/O 口中断功能和使用✨STC32单片机普通 I/O 口中断&#xff0c;不是传统外部中断. &#x1f516;手册上描述&#xff1a;STC32G 系列支持所有的 I/O 中断&#xff0c;且支持 4 种中断模式&#xff1a;下降沿中断、上升沿中断、低电平中断、高电平中断。每组 …...

计算机学生如何找到第一份实习?

作为一名计算机专业的学生&#xff0c;找到第一份实习是非常重要的一步&#xff0c;它不仅可以帮助你更好地了解行业&#xff0c;增加实践经验&#xff0c;还可以为即将到来的校招提供有力支持。计算机专业的校招&#xff0c;每年都在变得越来越卷。5年前&#xff0c;可能你只要…...

《Python机器学习》基础代码

1&#xff0c;要学习Python机器学习,第一步就是读入数据,这里我们以读入excel的数据为例,利用jupyter notebook来编码,具体教程看这个视频 推荐先上传到jupyter notebook,再用名字.xlsx来导入 Jupyter notebook导入Excel数据的两种方法介绍_哔哩哔哩_bilibili 2&#xff0c;…...

【前端】JS异步加载

文章目录为什么要异步加载如何实现异步加载参考为什么要异步加载 两个原因其实是一个意思。 原因1&#xff1a; JS是单线程的语言&#xff0c;它会同步的执行代码&#xff0c;从上往下执行 但是&#xff0c;一旦网络不好&#xff0c;或要加载的js文件过大的话&#xff0c;会…...

【MySQL】SQL语言的五个部分

DQL 数据查询语言&#xff08;Data Query Language&#xff0c;DQL&#xff09;&#xff1a;DQL主要用于数据的查询&#xff0c;其基本结构是使用SELECT子句&#xff0c;FROM子句和WHERE子句的组合来查询一条或多条数据。 DML 数据操作语言&#xff08;Data Manipulation La…...

详细的IO面试题汇总

IO 流简介 IO 即 Input/Output&#xff0c;输入和输出。数据输入到计算机内存的过程即输入&#xff0c;反之输出到外部存储&#xff08;比如数据库&#xff0c;文件&#xff0c;远程主机&#xff09;的过程即输出。数据传输过程类似于水流&#xff0c;因此称为 IO 流。IO 流在…...

在Linux终端管理你的密码!

大家好&#xff0c;我是良许。 现在是互联网时代&#xff0c;我们每天都要跟各种 APP 、网站打交道&#xff0c;而这些东西基本上都需要注册才可以使用。 但是账号一多&#xff0c;我们自己都经常记不清对应的密码了。有些小伙伴就一把梭&#xff0c;所有的账号密码都是一样。…...

【设计模式】策略模式在Java工程中应用

在之前的文章中&#xff0c;曾经给大家介绍过策略模式&#xff1a;【设计模式】策略模式&#xff0c;在该篇文章中&#xff0c;我们曾很清楚的说到&#xff0c;策略模式主要解决的问题是&#xff1a;在有多种算法相似的情况下&#xff0c;解决使用 if...else 所带来的复杂和难以…...

Linux驱动开发工程师需要掌握哪些技能?

一、前言 Linux驱动开发是一项高度技术性的工作&#xff0c;需要深厚的编程技能和对计算机硬件的深入理解。随着物联网、人工智能等领域的快速发展&#xff0c;Linux驱动开发工程师的需求日益增加。在这篇文章中&#xff0c;我将为您介绍一条Linux驱动开发工程师的学习路线&am…...

【人脸识别】FROM:提升遮挡状态下的人脸识别效果

论文题目&#xff1a;《End2End Occluded Face Recognition by Masking Corrupted Features》 论文地址&#xff1a;https://arxiv.org/pdf/2108.09468v3.pdf 代码地址&#xff1a;https://github.com/haibo-qiu/from 1.前言 人脸识别技术已经取得了显著的进展&#xff0c;主要…...

浏览器缓存

什么是缓存? 当第一次访问网站的时候,比如www.baidu.com,电脑会图片,文件等下载下来,当第二次访问网站的时候,网站就会直接被加载出来. 缓存的好处? 减轻服务器压力,减少请求的放松.提高性能,在本地打开资源肯定比在服务器上获取要快减少宽带的消耗,当我们使用缓存时,只会…...

【软考 系统架构设计师】论文范文③ 论数据访问层设计技术及其应用

>>回到总目录<< 文章目录 论数据访问层设计技术及其应用范文摘要正文论数据访问层设计技术及其应用 在信息系统的开发与建设中,分层设计是一种常见的架构设计方法,区分层次的目的是为了实现“高内聚低耦合”的思想。分层设计能有效简化系统复杂性,使设计结构清…...

802.11 MCS 的最低SNR分析

常常看到这样的表格: 那么这个SNR如何而来? 看看RSSI和SNR的关系,它们之间隔了一个noise floor。从表格看得出,这个底噪在-80~-90之间。 而SNR的核心,也有类似的原因,它和BER有关。...

用于C++的对象关系映射库—YB.ORM

1 介绍YB.ORM YB.ORM 旨在简化与关系数据库交互的 C 应用程序的开发。 对象关系映射器(ORM) 通过将数据库表映射到类并将表行映射到应用程序中的对象来工作&#xff0c;这种方法可能不是对每个数据库应用程序都是最佳的&#xff0c;但它被证明在需要复杂逻辑和事务处理的应用程…...

Cesium 100K数据加载 支持弹窗 动态更改位置

前言&#xff1a;今天总结关于point、label、billboard海量数据加载。后续会研究下大量model加载以及大bim(几百G上T)模型记载 海量点加载 弹窗 加载点位时&#xff0c;不加载弹窗。点击点位时在加载弹窗&#xff0c;及有效的减少加载量&#xff0c;优化性能。 const handler …...

浏览器访问 AWS ECS 上部署的 Docker 容器(监听 80 端口)

✅ 一、ECS 服务配置 Dockerfile 确保监听 80 端口 EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]或 EXPOSE 80 CMD ["python3", "-m", "http.server", "80"]任务定义&#xff08;Task Definition&…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来&#xff0c;Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models

CODE &#xff1a; https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA&#xff0c;它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构&#xf…...

JDK 17 新特性

#JDK 17 新特性 /**************** 文本块 *****************/ python/scala中早就支持&#xff0c;不稀奇 String json “”" { “name”: “Java”, “version”: 17 } “”"; /**************** Switch 语句 -> 表达式 *****************/ 挺好的&#xff…...

Caliper 配置文件解析:config.yaml

Caliper 是一个区块链性能基准测试工具,用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构,并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件,主要包含以下几个部…...

面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集

描述&#xff1a;海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而&#xff0c;目前该领域仍面临一个挑战&#xff0c;即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。受…...

Bean 作用域有哪些?如何答出技术深度?

导语&#xff1a; Spring 面试绕不开 Bean 的作用域问题&#xff0c;这是面试官考察候选人对 Spring 框架理解深度的常见方式。本文将围绕“Spring 中的 Bean 作用域”展开&#xff0c;结合典型面试题及实战场景&#xff0c;帮你厘清重点&#xff0c;打破模板式回答&#xff0c…...

论文阅读:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving

地址&#xff1a;LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂&#xff0c;正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...

Linux中《基础IO》详细介绍

目录 理解"文件"狭义理解广义理解文件操作的归类认知系统角度文件类别 回顾C文件接口打开文件写文件读文件稍作修改&#xff0c;实现简单cat命令 输出信息到显示器&#xff0c;你有哪些方法stdin & stdout & stderr打开文件的方式 系统⽂件I/O⼀种传递标志位…...

基于Python的气象数据分析及可视化研究

目录 一.&#x1f981;前言二.&#x1f981;开源代码与组件使用情况说明三.&#x1f981;核心功能1. ✅算法设计2. ✅PyEcharts库3. ✅Flask框架4. ✅爬虫5. ✅部署项目 四.&#x1f981;演示效果1. 管理员模块1.1 用户管理 2. 用户模块2.1 登录系统2.2 查看实时数据2.3 查看天…...