当前位置: 首页 > news >正文

leetcode线段树(2940. 找到 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑)

前言

经过前期的基础训练以及部分实战练习,粗略掌握了各种题型的解题思路。现阶段开始专项练习。

描述

给你一个下标从 0 开始的正整数数组 heights ,其中 heights[i] 表示第 i 栋建筑的高度。

如果一个人在建筑 i ,且存在 i < j 的建筑 j 满足 heights[i] < heights[j] ,那么这个人可以移动到建筑 j 。

给你另外一个数组 queries ,其中 queries[i] = [ai, bi] 。第 i 个查询中,Alice 在建筑 ai ,Bob 在建筑 bi 。

请你能返回一个数组 ans ,其中 ans[i] 是第 i 个查询中,Alice 和 Bob 可以相遇的 最左边的建筑 。如果对于查询 i ,Alice  Bob 不能相遇,令 ans[i] 为 -1 。

示例 1:

输入:heights = [6,4,8,5,2,7], queries = [[0,1],[0,3],[2,4],[3,4],[2,2]]
输出:[2,5,-1,5,2]
解释:第一个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 2 ,因为 heights[0] < heights[2] 且 heights[1] < heights[2] 。
第二个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 5 ,因为 heights[0] < heights[5] 且 heights[3] < heights[5] 。
第三个查询中,Alice 无法与 Bob 相遇,因为 Alice 不能移动到任何其他建筑。
第四个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 5 ,因为 heights[3] < heights[5] 且 heights[4] < heights[5] 。
第五个查询中,Alice 和 Bob 已经在同一栋建筑中。
对于 ans[i] != -1 ,ans[i] 是 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑中最左边建筑的下标。
对于 ans[i] == -1 ,不存在 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑。

示例 2:

输入:heights = [5,3,8,2,6,1,4,6], queries = [[0,7],[3,5],[5,2],[3,0],[1,6]]
输出:[7,6,-1,4,6]
解释:第一个查询中,Alice 可以直接移动到 Bob 的建筑,因为 heights[0] < heights[7] 。
第二个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 6 ,因为 heights[3] < heights[6] 且 heights[5] < heights[6] 。
第三个查询中,Alice 无法与 Bob 相遇,因为 Bob 不能移动到任何其他建筑。
第四个查询中,Alice 和 Bob 可以移动到建筑 4 ,因为 heights[3] < heights[4] 且 heights[0] < heights[4] 。
第五个查询中,Alice 可以直接移动到 Bob 的建筑,因为 heights[1] < heights[6] 。
对于 ans[i] != -1 ,ans[i] 是 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑中最左边建筑的下标。
对于 ans[i] == -1 ,不存在 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑。

提示:

  • 1 <= heights.length <= 5 * 104
  • 1 <= heights[i] <= 109
  • 1 <= queries.length <= 5 * 104
  • queries[i] = [ai, bi]
  • 0 <= ai, bi <= heights.length - 1

实现原理与步骤

1.题目意思解析

queries[i][0]和queries[i][1]相等情况下返回queryies[i][0];

queries[i][0]和queries[i][1]不等情况下,找到最接近的下标j使得height(j)>Math.max(height(queries[i][0]),height(queries[i][1])).

2.本题模拟算法情况下会超时,当存在大量queries情况下线段树方法是合理的选择。

3.线段树的构建没什么特殊,特殊的是查询条件变了。

原本查询的区间条件left和right变为起点查询条件pos和Math.max(height(queries[i][0]),height(queries[i][1])的val值。

  • 当Math.max(height(queries[i][0]),height(queries[i][1]))大于zd[node]时跳过当前node对应的线段,返回0.
  • 当pos<=mid时跳过该线段查询,由于递归的下标从小到大,所以跳过该段查询后下一段最小的序号即为对应最接近的下标j。
  • 当start==end时返回节点的序号start,也就是找到最接近的下标j使得height(j)>Math.max(height(queries[i][0]),height(queries[i][1]))

 实现代码

class Solution {int[] zd;public int[] leftmostBuildingQueries(int[] heights, int[][] queries) {int n = heights.length;zd = new int[n * 4];buildTree(heights,0, 0, n-1);int m = queries.length;int[] ans = new int[m];for (int i = 0; i < m; i++) {int a = queries[i][0];int b = queries[i][1];if (a > b) {int temp = a;a = b;b = temp;}if (a == b || heights[a] < heights[b]) {ans[i] = b;continue;}int tempRes = queryTree(0,0,n-1,b + 1, heights[a]);ans[i]=tempRes==0?-1:tempRes;}return ans;}public void buildTree(int[] nums, int node, int start, int end) {if (start == end) {zd[node] = nums[start];} else {int mid = (start + end) / 2;int leftChild = 2 * node + 1;int rightChild = 2 * node + 2;buildTree(nums, leftChild, start, mid);buildTree(nums, rightChild, mid + 1, end);zd[node] = Math.max(zd[leftChild] ,zd[rightChild]);}}private int queryTree(int node, int start, int end, int pos, int val) {if (val>=zd[node]) {return 0;}if (start==end) {return start;}int mid = (start + end) / 2;int leftChild = 2 * node + 1;int rightChild = 2 * node + 2;if(pos<=mid){int res = queryTree(leftChild, start, mid, pos, val);if(res!=0){return res;}}return queryTree(rightChild, mid + 1, end, pos, val);}
}

1.QA:

相关文章:

leetcode线段树(2940. 找到 Alice 和 Bob 可以相遇的建筑)

前言 经过前期的基础训练以及部分实战练习&#xff0c;粗略掌握了各种题型的解题思路。现阶段开始专项练习。 描述 给你一个下标从 0 开始的正整数数组 heights &#xff0c;其中 heights[i] 表示第 i 栋建筑的高度。 如果一个人在建筑 i &#xff0c;且存在 i < j 的建筑…...

用于不平衡医疗数据分类的主动SMOTE

一、主动学习如何应用于不平衡数据的处理 首先&#xff0c;主动SMOTE不是像经典的SMOTE那样从训练集中随机选择一个样本作为生成合成样本的轴心点&#xff0c;而是通过不确定性和多样性采样来智能地进行样本选择&#xff0c;这是主动学习的两种技术。 在数据不平衡的情况下&…...

linux文件更新日期与系统日期比较

项目说明&#xff1a; 要获取linux系统中某目录下最新文件的修改时间并与当前系统时间进行比较&#xff0c;可以使用以下步骤&#xff1a; 使用 ls 命令获取最新文件的修改时间。 使用 date 命令获取当前时间。 计算时间差并打印结果。 实例脚本如下&#xff1a; #!/bin/…...

leetCode - - - 哈希表

目录 1.模拟行走机器人&#xff08;LeetCode 874&#xff09; 2.数组的度&#xff08;LeetCode 697&#xff09; 3.子域名访问次数&#xff08;LeetCode 811&#xff09; 4.字母异位词分组&#xff08;LeetCode 49&#xff09; 5.小结 1.常见的哈希表实现 2.遍历Map 1.模…...

NGINX自动清理180天之前的日志

需求描述 日志每天会以天为单位产生一个日志&#xff0c;不清理的话会越来越多。这里写一个Lua自定定时清理日志目录下的日志文件。 依赖安装 安装 lfs 模块 yum install luarocks yum install lua-develluarocks install luafilesystem 创建模拟旧文件 创建了一个1月的旧…...

jackson 轻松搞定接口数据脱敏

一、简介 实际的业务开发过程中&#xff0c;我们经常需要对用户的隐私数据进行脱敏处理&#xff0c;所谓脱敏处理其实就是将数据进行混淆隐藏&#xff0c;例如下图&#xff0c;将用户的手机号、地址等数据信息&#xff0c;采用*进行隐藏&#xff0c;以免泄露个人隐私信息。 如…...

Nginx 正则表达式与rewrite

目录 一、正则表达式 二、rewrite 2.1 rewrite简述 2.2 rewrite 跳转 2.3 rewrite 执行顺序 2.4 rewrite 语法格式 三、location 3.1 location 类别 3.2 location常用匹配规则 3.3 location优先级 3.4 示例说明 3.5 匹配规则总结 3.6 三个匹配规则定义 四、实战…...

tekton什么情况下在Dockerfile中需要用copy

kaniko配置如下 如果docker中的workDir跟tekton中的workDir不一致需要copy。也可以通过mv&#xff0c;cp达到类似效果...

第九届世界渲染大赛在哪里提交作品呢?

自第九届世界渲染大赛开放投稿以来&#xff0c;已经过去了10天。在这段时间里&#xff0c;众多CG爱好者已经完成了他们的动画创作。然而&#xff0c;许多参赛者对于如何提交他们的作品仍然感到困惑。接下来&#xff0c;让我们一起了解具体的投稿流程和入口&#xff0c;确保每位…...

fastjson(autoType)反序列化漏洞

1. 温少和他的fastjson 阿里巴巴的 FastJSON&#xff0c;也被称为 Alibaba FastJSON 或阿里巴巴 JSON&#xff0c;是一个高性能的 Java JSON 处理库&#xff0c;用于在 Java 应用程序中解析和生成 JSON 数据。FastJSON 以其卓越的性能和功能丰富的特点而闻名&#xff0c;并在…...

Java入门基础16:集合框架1(Collection集合体系、List、Set)

集合体系结构 Collection是单列集合的祖宗&#xff0c;它规定的方法&#xff08;功能&#xff09;是全部单列集合都会继承的。 collection集合体系 Collection的常用方法 package com.itchinajie.d1_collection;import java.util.ArrayList; import java.util.HashSet;/* * 目…...

Qt如何调用接口

在Qt中&#xff0c;你可以使用QNetworkAccessManager类来调用API。以下是一个简单的示例&#xff1a; cpp #include <QCoreApplication> #include <QNetworkAccessManager> #include <QNetworkRequest> #include <QNetworkReply> int main(int arg…...

Android14之解决编译libaaudio.so报错问题(二百二十七)

简介&#xff1a; CSDN博客专家&#xff0c;专注Android/Linux系统&#xff0c;分享多mic语音方案、音视频、编解码等技术&#xff0c;与大家一起成长&#xff01; 新书发布&#xff1a;《Android系统多媒体进阶实战》&#x1f680; 优质专栏&#xff1a; Audio工程师进阶系列…...

【专题】2024年7月人工智能AI行业报告合集汇总PDF分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p37350 随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;AI已经成为当今时代的重要驱动力。本报告将聚焦于人工智能AI行业的最新动态&#xff0c;涵盖客户服务、体验营销、资产管理以及国产AI大模型应用等多个领域。通过深入研究和分析&#xff0c;我们…...

干货分享|如何使用Stable Diffusion打造会说话的数字人?

数字人已不是什么新鲜名词了。在许多领域&#xff0c;尤其是媒体和娱乐领域&#xff0c;经常可以看到卡通形象的人物或逼真的虚拟主持人。在Stable Diffusion中&#xff0c;我们可以上传一段录制好的音频文件&#xff0c;然后使用SadTalker插件&#xff0c;将音频和图片相结合&…...

OrangePi AIpro学习4 —— 昇腾AI模型推理 C++版

目录 一、ATC模型转换 1.1 模型 1.2 ATC工具 1.3 实操模型转换 1.4 使用ATC工具时的一些关键注意事项 1.5 ATC模型转换命令举例 二、运行昇腾AI模型应用样仓程序 2.1 程序目录 2.2 下载模型和模型转换 2.3 下载图片和编译程序 2.4 解决报错 2.5 运行程序 三、运行…...

vue js 多组件异步请求解决方案

接口之间异步问题可以采用Promiseasyncawait 链接&#xff1a; https://blog.csdn.net/qq_39816586/article/details/103517416 使用场景&#xff1a; 1.保障用户必须完成自动登录&#xff0c;才调用后续逻辑 2.保障必须完成初始启动&#xff0c;才调用后续逻辑 3.保障先执行on…...

【Android】不同系统版本获取设备MAC地址

【Android】不同系统版本获取设备MAC地址 尝试实现 尝试 在开发过程中&#xff0c;想要获取MAC地址&#xff0c;最开始想到的就是WifiManager&#xff0c;但结果始终返回02:00:00:00:00:00&#xff0c;由于用得是wifi &#xff0c;考虑是不是因为用得网线的原因&#xff0c;但…...

残差网络--NLP上的应用

在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域&#xff0c;残差网络&#xff08;ResNet&#xff09;同样有着广泛的应用。虽然最初的残差网络设计是为了处理图像任务&#xff0c;但其核心思想也被成功地迁移到了自然语言处理任务中&#xff0c;以解决深层神经网络中的退化问题…...

1章4节:数据可视化, R 语言的静态绘图和 Shiny 的交互可视化演示(更新2024/08/14)

在数据科学的世界中,“一图胜千言”的古老谚语依然适用。数据可视化不仅仅是将数据以图形化的方式展现,更是帮助我们发现数据背后隐藏模式、趋势和异常的强大工具。R语言作为数据科学的主要编程语言之一,以其强大的可视化能力而闻名,许多数据科学家和分析师因此选择了R作为…...

Chapter03-Authentication vulnerabilities

文章目录 1. 身份验证简介1.1 What is authentication1.2 difference between authentication and authorization1.3 身份验证机制失效的原因1.4 身份验证机制失效的影响 2. 基于登录功能的漏洞2.1 密码爆破2.2 用户名枚举2.3 有缺陷的暴力破解防护2.3.1 如果用户登录尝试失败次…...

【OSG学习笔记】Day 18: 碰撞检测与物理交互

物理引擎&#xff08;Physics Engine&#xff09; 物理引擎 是一种通过计算机模拟物理规律&#xff08;如力学、碰撞、重力、流体动力学等&#xff09;的软件工具或库。 它的核心目标是在虚拟环境中逼真地模拟物体的运动和交互&#xff0c;广泛应用于 游戏开发、动画制作、虚…...

Golang 面试经典题:map 的 key 可以是什么类型?哪些不可以?

Golang 面试经典题&#xff1a;map 的 key 可以是什么类型&#xff1f;哪些不可以&#xff1f; 在 Golang 的面试中&#xff0c;map 类型的使用是一个常见的考点&#xff0c;其中对 key 类型的合法性 是一道常被提及的基础却很容易被忽视的问题。本文将带你深入理解 Golang 中…...

Linux简单的操作

ls ls 查看当前目录 ll 查看详细内容 ls -a 查看所有的内容 ls --help 查看方法文档 pwd pwd 查看当前路径 cd cd 转路径 cd .. 转上一级路径 cd 名 转换路径 …...

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility

Cilium动手实验室: 精通之旅---20.Isovalent Enterprise for Cilium: Zero Trust Visibility 1. 实验室环境1.1 实验室环境1.2 小测试 2. The Endor System2.1 部署应用2.2 检查现有策略 3. Cilium 策略实体3.1 创建 allow-all 网络策略3.2 在 Hubble CLI 中验证网络策略源3.3 …...

智能在线客服平台:数字化时代企业连接用户的 AI 中枢

随着互联网技术的飞速发展&#xff0c;消费者期望能够随时随地与企业进行交流。在线客服平台作为连接企业与客户的重要桥梁&#xff0c;不仅优化了客户体验&#xff0c;还提升了企业的服务效率和市场竞争力。本文将探讨在线客服平台的重要性、技术进展、实际应用&#xff0c;并…...

如何在看板中有效管理突发紧急任务

在看板中有效管理突发紧急任务需要&#xff1a;设立专门的紧急任务通道、重新调整任务优先级、保持适度的WIP&#xff08;Work-in-Progress&#xff09;弹性、优化任务处理流程、提高团队应对突发情况的敏捷性。其中&#xff0c;设立专门的紧急任务通道尤为重要&#xff0c;这能…...

oracle与MySQL数据库之间数据同步的技术要点

Oracle与MySQL数据库之间的数据同步是一个涉及多个技术要点的复杂任务。由于Oracle和MySQL的架构差异&#xff0c;它们的数据同步要求既要保持数据的准确性和一致性&#xff0c;又要处理好性能问题。以下是一些主要的技术要点&#xff1a; 数据结构差异 数据类型差异&#xff…...

TRS收益互换:跨境资本流动的金融创新工具与系统化解决方案

一、TRS收益互换的本质与业务逻辑 &#xff08;一&#xff09;概念解析 TRS&#xff08;Total Return Swap&#xff09;收益互换是一种金融衍生工具&#xff0c;指交易双方约定在未来一定期限内&#xff0c;基于特定资产或指数的表现进行现金流交换的协议。其核心特征包括&am…...

Spring AI 入门:Java 开发者的生成式 AI 实践之路

一、Spring AI 简介 在人工智能技术快速迭代的今天&#xff0c;Spring AI 作为 Spring 生态系统的新生力量&#xff0c;正在成为 Java 开发者拥抱生成式 AI 的最佳选择。该框架通过模块化设计实现了与主流 AI 服务&#xff08;如 OpenAI、Anthropic&#xff09;的无缝对接&…...