Leetcode 2824. 统计和小于目标的下标对数目
2824. 统计和小于目标的下标对数目
2824. 统计和小于目标的下标对数目
- 一、题目描述
- 二、我的想法
一、题目描述
给你一个下标从 0 开始长度为 n 的整数数组 nums 和一个整数 target ,请你返回满足 0 <= i < j < n 且 nums[i] + nums[j] < target 的下标对 (i, j) 的数目。
示例 1:
输入:nums = [-1,1,2,3,1], target = 2
输出:3
解释:总共有 3 个下标对满足题目描述:
(0, 1) ,0 < 1 且 nums[0] + nums[1] = 0 < target
(0, 2) ,0 < 2 且 nums[0] + nums[2] = 1 < target
(0, 4) ,0 < 4 且 nums[0] + nums[4] = 0 < target
注意 (0, 3) 不计入答案因为 nums[0] + nums[3] 不是严格小于 target 。
示例 2:
输入:nums = [-6,2,5,-2,-7,-1,3], target = -2
输出:10
解释:总共有 10 个下标对满足题目描述:
(0, 1) ,0 < 1 且 nums[0] + nums[1] = -4 < target
(0, 3) ,0 < 3 且 nums[0] + nums[3] = -8 < target
(0, 4) ,0 < 4 且 nums[0] + nums[4] = -13 < target
(0, 5) ,0 < 5 且 nums[0] + nums[5] = -7 < target
(0, 6) ,0 < 6 且 nums[0] + nums[6] = -3 < target
(1, 4) ,1 < 4 且 nums[1] + nums[4] = -5 < target
(3, 4) ,3 < 4 且 nums[3] + nums[4] = -9 < target
(3, 5) ,3 < 5 且 nums[3] + nums[5] = -3 < target
(4, 5) ,4 < 5 且 nums[4] + nums[5] = -8 < target
(4, 6) ,4 < 6 且 nums[4] + nums[6] = -4 < target
提示:
- 1 <= nums.length == n <= 50
- -50 <= nums[i], target <= 50
二、我的想法
与两数之和类似。
- 可以将数组先排个序,因为只要求返回最后的数量,而不是具体的下标。
- 使用双指针,一个 left 指向最开始的位置,一个 right 指向末尾。再加上一个变量 count 用来记录数量。
- 使用循环。因为数组被排序排好了
(1)如果 left 指针指向的元素加上 right 指向的元素和大于等于 target,那说明最大的数太大了,往左移看看有没有小一点的能满足条件的数;
(2)如果 left 指针指向的元素加上 right 指向的元素和小于 target,满足条件,那说明 right 左边的数加上 left 指向的元素的和全都小于 target ,count 加上 right - left,把这些全都加上,left 就可以向右移了。 - 等 left 大于等于 right 的时候就可以结束循环,最后返回 count 作为结果。
class Solution:def countPairs(self, nums: List[int], target: int) -> int:nums.sort()numsLen = len(nums)left = 0right = numsLen - 1count = 0while left < right:if nums[left] + nums[right] >= target:right -= 1else:count += right - leftleft += 1return count相关文章:
Leetcode 2824. 统计和小于目标的下标对数目
2824. 统计和小于目标的下标对数目 2824. 统计和小于目标的下标对数目 一、题目描述二、我的想法 一、题目描述 给你一个下标从 0 开始长度为 n 的整数数组 nums 和一个整数 target ,请你返回满足 0 < i < j < n 且 nums[i] nums[j] < target 的下标对…...
TCP服务器主动断开客户端
自定义消息函数 afx_msg LRESULT CbaseMFCprojectDlg::OnOnsocketbartender(WPARAM wParam, LPARAM lParam) WPARAM wParam:消息来源 res recv(wParam, cs, 65535, 0);获取这个客户端端口socket通道里面的信息长度为65535存放在cs里面 如果获取得到res0即是说明该客户端已经断…...
接口自动化中json.dumps()跟json.loads()区别详解
接口自动化中对于参数处理经常会用到json.dumps()跟json.loads(),下面主要分享一下自己使用总结 1.主要区别 json.dumps() 用于将字典转换为字符串格式 json.loads()用于将字符串转换为字典格式 import jsondict1 {"name":"amy","gender":woma…...
计算机网络-配置双机三层互联(静态路由方式)
目录 交换机工作原理路由器工作原理路由信息表组成部分路由器发决策 ARP工作原理配置双机三层互联(静态路由方式) 交换机工作原理 MAC自学习过程 初始状态: 刚启动的交换机的MAC地址表是空的。 学习过程: 当交换机收到一个数据帧…...
ES(Elasticsearch)常用的函数有哪些?
【电子书大全】内含上千本顶级编程书籍,是程序员必备的电子书资源包,并且会不断地更新,助你在编程的道路上更上一层楼! 链接: https://pan.baidu.com/s/1yhPJ9LmS_z5TdgIgxs9NvQ?pwdyyds > 提取码: yyds Elasticsearch&#x…...
【计算机网络】ICMP报文实验
一:实验目的 1:掌握ICMP报文的各种类型及其代码。 2:掌握ICMP报文的格式。 3:深入理解TTL的含义(Time to Live,生存时间)。 二:实验仪器设备及软件 硬件:RCMS-C服务器…...
transformers进行学习率调整lr_scheduler(warmup)
一、get_scheduler实现warmup 1、warmup基本思想 Warmup(预热)是深度学习训练中的一种技巧,旨在逐步增加学习率以稳定训练过程,特别是在训练的早期阶段。它主要用于防止在训练初期因学习率过大导致的模型参数剧烈波动或不稳定。…...
智能优化算法之灰狼优化算法(GWO)
智能优化算法是一类基于自然界中生物、物理或社会现象的优化技术。这些算法通过模拟自然界中的一些智能行为,如遗传学、蚁群觅食、粒子群体运动等,来解决复杂的优化问题。智能优化算法广泛应用于各种工程和科学领域,因其具有全局搜索能力、鲁…...
昇思25天学习打卡营第17天|计算机视觉
昇思25天学习打卡营第17天 文章目录 昇思25天学习打卡营第17天ShuffleNet图像分类ShuffleNet网络介绍模型架构Pointwise Group ConvolutionChannel ShuffleShuffleNet模块构建ShuffleNet网络 模型训练和评估训练集准备与加载模型训练模型评估模型预测 打卡记录 ShuffleNet图像分…...
Windows图形界面(GUI)-MFC-C/C++ - 键鼠操作
公开视频 -> 链接点击跳转公开课程博客首页 -> 链接点击跳转博客主页 目录 MFC鼠标 派发流程 鼠标消息(客户区) 鼠标消息(非客户) 坐标处理 客户区 非客户 坐标转换 示例代码 MFC键盘 击键消息 虚拟键代码 键状态 MFC鼠标 派发流程 消息捕获&#…...
Angular 18.2.0 的新功能增强和创新
一.Angular 增强功能 Angular 是一个以支持开发强大的 Web 应用程序而闻名的平台,最近发布了 18.2.0 版本。此更新带来了许多新功能和改进,进一步增强了其功能和开发人员体验。在本文中,我们将深入探讨 Angular 18.2.0 为开发人员社区提供的…...
matlab 小数取余 rem 和 mod有 bug
目录 前言Matlab取余函数1 mod 函数1.1 命令行输入1.2 命令行输出 2 rem 函数2.1 命令行输入2.2 命令行输出 分析原因注意 前言 在 Matlab 代码中mod(0.11, 0.1) < 0.01 判断为真,mod(1.11, 0.1) < 0.01判断为假,导致出现意料外的结果。 结果发现…...
Avalonia中的数据模板
文章目录 1. 介绍和概述什么是数据模板:数据模板的用途:2. 定义数据模板在XAML中定义数据模板:在代码中定义数据模板:3. 使用数据模板在控件中使用数据模板:数据模板选择器:定义数据模板选择器:在XAML中使用数据模板选择器:4. 复杂数据模板使用嵌套数据模板:使用模板绑…...
Sqlmap中文使用手册 - Techniques模块参数使用
目录 1. Techniques模块的帮助文档2. 各个参数的介绍2.1 --techniqueTECH2.2 --time-secTIMESEC2.3 --union-colsUCOLS2.4 --union-charUCHAR2.5 --union-fromUFROM2.6 --dns-domainDNS2.7 --second-urlSEC2.8 --second-reqSEC 1. Techniques模块的帮助文档 Techniques:These o…...
科普文:kubernets原理
kubernetes 已经成为容器编排领域的王者,它是基于容器的集群编排引擎,具备扩展集群、滚动升级回滚、弹性伸缩、自动治愈、服务发现等多种特性能力。 本文将带着大家快速了解 kubernetes ,了解我们谈论 kubernetes 都是在谈论什么。 一、背…...
GO-学习-02-常量
常量是不变的 const package main import "fmt"func main() {//常量定义时必须赋值const pi 3.1415926const e 2.718//一次声明多个常量const(a 1b 2c "ihan")const(n1 100n2n3)//n2,n3也是100 同时声明多个常量时,如果省略了值则表示和…...
Vue系列面试题
大家好,我是有用就扩散,有用就点赞。 1.Vue中组件间有哪些通信方式? 父子组件通信: (1)props | $emit (接收父组件数据 | 传数据给父组件) (2)ref | $refs&a…...
等级保护 总结2
网络安全等级保护解决方案的主打产品: HiSec Insight安全态势感知系统、 FireHunter6000沙箱、 SecoManager安全控制器、 HiSecEngine USG系列防火墙和HiSecEngine AntiDDoS防御系统。 华为HiSec Insight安全态势感知系统是基于商用大数据平台FusionInsight的A…...
关于Redis(热点数据缓存,分布式锁,缓存安全(穿透,击穿,雪崩));
热点数据缓存: 为了把一些经常访问的数据,放入缓存中以减少对数据库的访问频率。从而减少数据库的压力,提高程序的性能。【内存中存储】成为缓存; 缓存适合存放的数据: 查询频率高且修改频率低 数据安全性低 作为缓存的组件: redis组件 memory组件 e…...
【北京迅为】《i.MX8MM嵌入式Linux开发指南》-第三篇 嵌入式Linux驱动开发篇-第四十七章 字符设备和杂项设备总结回顾
i.MX8MM处理器采用了先进的14LPCFinFET工艺,提供更快的速度和更高的电源效率;四核Cortex-A53,单核Cortex-M4,多达五个内核 ,主频高达1.8GHz,2G DDR4内存、8G EMMC存储。千兆工业级以太网、MIPI-DSI、USB HOST、WIFI/BT…...
如何安全提取Chrome浏览器密码:3种实用方法完全指南
如何安全提取Chrome浏览器密码:3种实用方法完全指南 【免费下载链接】chromepass Get all passwords stored by Chrome on WINDOWS. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/chr/chromepass 在数字生活中,你是否遇到过忘记网站密码的困扰&…...
K230目标检测实战:手把手教你用Labelme标注数据并一键转成VOC格式(附避坑指南)
K230目标检测实战:高效数据标注与VOC格式转换全攻略 当你第一次接触K230开发板进行目标检测项目时,数据准备往往是最大的拦路虎。特别是从原始图片到符合AI_Cube要求的VOC格式数据集,这个过程充满了各种"坑"。本文将分享一套经过实…...
目前专业的LED数码管屏厂商哪家好
在现代显示技术领域,LED数码管屏因其高亮度、低功耗和长寿命等特点,广泛应用于各种电子设备中。选择一家专业的LED数码管屏厂商至关重要。本文将为您推荐几家市场上表现突出的厂商,并进行详细对比。1. 杭州斡能电子有限公司公司简介ÿ…...
人工智能高质量数据集概述
人工智能高质量数据集,是指经过标准化采集、清洗、标注、质检、脱敏及结构化处理,能够直接用于人工智能模型开发、训练与优化,且能有效提升模型性能、保障模型泛化能力,具备高可用性、高一致性、高安全性和高适配性的结构化或非结…...
避坑指南:SpringBoot整合Drools 7.20时热部署冲突的解决方案
SpringBoot与Drools 7.20热部署冲突深度排查指南 当SpringBoot的devtools热部署功能遇上Drools规则引擎,就像两个高效率的工人同时修改同一台机器——看似都能独立工作,组合时却可能引发难以察觉的运行时故障。本文将带您深入这个典型的技术冲突现场&…...
TuShare实战(二)高效构建多股数据面板
1. 为什么需要多股数据面板 做量化投资的朋友都知道,数据准备是最基础也最耗时的环节。想象一下,你正在研究一个投资策略,需要同时分析5只股票的历史走势。如果每次都要单独获取、整理每只股票的数据,那效率实在太低了。这就是为什…...
SEO_2024年最新SEO趋势分析与实战策略解读
<h1 id"2024seo">2024年最新SEO趋势分析与实战策略解读</h1> <p>在数字营销的快速发展中,搜索引擎优化(SEO)作为提升网站流量的重要手段,一直备受关注。2024年,SEO领域再度发生了一些重要…...
macOS风格光标主题:从视觉革新到交互未来的全面探索
macOS风格光标主题:从视觉革新到交互未来的全面探索 【免费下载链接】apple_cursor Free & Open source macOS Cursors. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ap/apple_cursor 价值解析:重新定义数字交互的视觉语言 在当今多设备协同的…...
钓鱼邮件应急响应清单:从样本分析到全网封堵的5个关键步骤
钓鱼邮件应急响应实战指南:从识别到处置的闭环管理 钓鱼邮件如同数字时代的隐形陷阱,每年造成数以亿计的经济损失。作为IT运维人员,我们需要建立一套快速响应机制,在攻击者得手前切断威胁链条。本文将分享一套经过实战检验的响应框…...
UModel:虚幻引擎资源解析工具零基础入门到高级应用指南
UModel:虚幻引擎资源解析工具零基础入门到高级应用指南 【免费下载链接】UEViewer Viewer and exporter for Unreal Engine 1-4 assets (UE Viewer). 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ue/UEViewer 虚幻引擎资源解析是游戏开发与逆向工程领域的关键…...
