力扣9.23
1014. 最佳观光组合
给你一个正整数数组 values,其中 values[i] 表示第 i 个观光景点的评分,并且两个景点 i 和 j 之间的 距离 为 j - i。
一对景点(i < j)组成的观光组合的得分为 values[i] + values[j] + i - j ,也就是景点的评分之和 减去 它们两者之间的距离。
返回一对观光景点能取得的最高分。
数据范围
2 <= values.length <= 5 * 1041 <= values[i] <= 1000
分析
若遍历,复杂度达到O(n^2),此时会T,因此考虑优化,使用双指针,对于下标为r,去找下表比他小的贡献最大的值,用last记录其下表,接下来考虑怎么找这个last,对于下表i<j<r,若是value[j]+(j-i)>value[i],此时j的贡献值更大,而且若下标j此时贡献最大,则若r往右移动,比j小的下标不可能贡献比他还大,具体看代码
代码
class Solution {
public:int maxScoreSightseeingPair(vector<int>& values) {int n = values.size();int l = 0, last = 0;int ans = 0;for(int r = 0; r < n; r ++ ) {while(l < r) {if(values[l] + (l - last) >= values[last]) {last = l;}l ++ ;}if(r != last)ans = max(ans, values[r] + values[last] - (r - last));}return ans;}
};
130. 被围绕的区域
给你一个 m x n 的矩阵 board ,由若干字符 'X' 和 'O' 组成,捕获 所有 被围绕的区域:
连接:一个单元格与水平或垂直方向上相邻的单元格连接。
区域:连接所有 ‘O’ 的单元格来形成一个区域。
围绕:如果您可以用 ‘X’ 单元格 连接这个区域,并且区域中没有任何单元格位于 board 边缘,则该区域被 ‘X’ 单元格围绕。
通过将输入矩阵 board 中的所有 ‘O’ 替换为 ‘X’ 来 捕获被围绕的区域。
数据范围
m == board.lengthn == board[i].length1 <= m, n <= 200board[i][j] 为 'X' 或 'O'
分析
dfs找连通块
代码
typedef pair<int, int> PII;
class Solution {
public:const static int N = 205;int n, m;int dx[4] = {0, 1, 0, -1};int dy[4] = {1, 0, -1, 0};bool vis[N][N];bool flag = true;void dfs(int x, int y, vector<vector<char>>& board, vector<PII> &tmp) {if(x < 0 || y < 0 || x >= n || y >= m) return ;if(vis[x][y]) return ;if(board[x][y] == 'X') return ;if(x == 0 || y == 0 || x == n - 1 || y == m - 1) flag = false;vis[x][y] = true;tmp.push_back({x, y});for(int i = 0; i < 4; i ++ ) {int nx = x + dx[i];int ny = y + dy[i];dfs(nx, ny, board, tmp);}return ;}void solve(vector<vector<char>>& board) {n = board.size();m = board[0].size();for(int i = 0; i < n; i ++ ) {for(int j = 0; j < m; j ++ ) {if(!vis[i][j] && board[i][j] == 'O') {flag = true;vector<PII> tmp;dfs(i, j, board, tmp);// cout << i << " " << j << " " << flag << endl;if(flag) {for(auto k : tmp) {board[k.first][k.second] = 'X';}}}}}}
};
相关文章:
力扣9.23
1014. 最佳观光组合 给你一个正整数数组 values,其中 values[i] 表示第 i 个观光景点的评分,并且两个景点 i 和 j 之间的 距离 为 j - i。 一对景点(i < j)组成的观光组合的得分为 values[i] values[j] i - j ,…...
[Redis][事务]详细讲解
目录 0.什么是事务?1.Redis 事务本质2.Redis 事务意义3.事务操作1.MULTI2.EXEC3.DISCARD4.WATCH5.UNWATCH 0.什么是事务? Redis的事务和MySQL的事务概念上是类似的,都是把一系列操作绑定成一组,让这一组能够批量执行Redis事务和M…...
Latex——一行的划线 如何分开
代码: \cmidrule(r){3-4} \cmidrule(r){5-6} \cmidrule(r){7-8}效果: 参考文章: LaTeX技巧653:如何隔开LaTeX表格邻近\cline表格线?...
大数据:快速入门Scala+Flink
一、什么是Scala Scala 是一种多范式编程语言,它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。Scala 这个名字是“可扩展语言”(Scalable Language)的缩写,意味着它被设计为能够适应不同规模的项目,从小型脚本到大型分布式…...
侧边菜单的展开和折叠
环境准备:Vue3Element-UI Plus <script setup> import {ref} from "vue";// 是否折叠菜单,默认折叠 const isCollapse ref(true)</script><template><el-container><el-aside><el-menu:collapse"isCo…...
自动化办公-Python中的for循环
for 循环是 Python 中用于迭代(遍历)序列(如列表、元组、字典、集合、字符串)或其他可迭代对象的控制结构。它允许您逐一访问序列中的每个元素,并对其执行操作。以下是对 for 循环的详细介绍,包括语法、使用…...
Python_itertools
itertools itertools.count(start, step) 返回一个无限迭代器,从指定的start开始,每次增加step。 import itertools # 从1开始,每次增加1,输出前5个数 for i in itertools.count(1, 1):if i > 5:breakprint(i)运行结果&#…...
Apache Iceberg 数据类型参考表
Apache Iceberg 概述-链接 Apache Iceberg 数据类型参考表 数据类型描述实例方法注意事项BOOLEAN布尔类型,表示真或假true, false用于条件判断,例如 WHERE is_active true。确保逻辑条件的正确性。INTEGER32位有符号整数42, -7可用于计算、聚合…...
职责链模式
职责链模式 责任链(Chain of Responsibility)模式:为了避免请求发送者与多个请求处理者耦合在一起,于是将所有请求的处理者通过前一对象记住其下一个对象的引用而连成一条链;当有请求发生时,可将请求沿着这…...
新品 | Teledyne FLIR IIS 推出Forge 1GigE SWIR 短波红外工业相机系列
近日,51camera的合作伙伴Teledyne FLIR IIS推出了新品Forge 1GigE SWIR 130万像素的红外相机。 Forge 1GigE SWIR系列的首款相机配备宽频带、高灵敏度的Sony SenSWIR™️ 130万像素IMX990 InGaAs传感器。这款先进的传感器采用5um像素捕捉可见光和SWIR光谱ÿ…...
深入MySQL:掌握索引、事务、视图、存储过程与性能优化
在掌握了MySQL的基本操作之后,你可能会遇到更复杂的数据管理和优化需求。本文将介绍一些MySQL的进阶特性,包括索引、事务、视图、存储过程和函数、以及性能优化等内容。通过学习这些高级功能,你可以更高效地管理和优化你的数据库。 索引 索…...
【WSL——Windows 上使用 Linux 环境】
引入 以前在windows上使用linux工具链,一般都要安装虚拟机(VMware/virtualBox)。虚拟机的缺点是,因为是完整的虚拟环境,消耗系统资源比较多。 windows自己开发了WSL功能,实现了虚拟机的功能,但是比虚拟机性…...
Redis:事务
什么是Redis事务 Redis 事务的本质是一组命令的集合。事务支持一次执行多个命令,一个事务中所有命令都会被序列化。在事务执行过程,会按照顺序串行化执行队列中的命令,其他客户端提交的命令请求不会插入到事务执行命令序列中。 总结说&…...
策略模式的介绍和具体实现
❤ 作者主页:李奕赫揍小邰的博客 ❀ 个人介绍:大家好,我是李奕赫!( ̄▽ ̄)~* 🍊 记得点赞、收藏、评论⭐️⭐️⭐️ 📣 认真学习!!!🎉🎉 文章目录 策略接口三种…...
MySQL InnoDB MVCC数据结构分析
1、概述 MVCC(Multiversion Concurrency Control)多版本并发控制,通过维护不同的版本号,提供一种很好的并发控制技术,这种技术能够使读写操作不冲突,提升并发性能。 MySQL InnoDB存储引擎,在更…...
MySQL 8 查看 SQL 语句的执行进度
目录 1. 查询各阶段执行进度 (1)开启收集与统计汇总执行阶段信息的功能 (2)确定执行的SQL所属的thread_id (3)查询各阶段的执行进度 2. 查询SQL语句的整体执行进度 1. 查询各阶段执行进度 ࿰…...
OpenStack 部署实践与原理解析 - Ubuntu 22.04 部署 (DevStack)
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言OpenStack 原理详解1. OpenStack 的架构2. OpenStack 的工作原理3. OpenStack 的 API4. 扩展性和模块化 OpenStack 安装方式比较1. DevStack2. Kolla3. OpenSta…...
【软件工程】可行性研究
一、目的 二、任务 三、步骤 四、结果:可行性研究报告 例题 选择题...
乌克兰因安全风险首次禁用Telegram
据BleepingComputer消息,乌克兰国家网络安全协调中心 (NCCC) 以国家安全为由,已下令限制在政府机构、军事单位和关键基础设施内使用 Telegram 消息应用程序。 这一消息通过NCCC的官方 Facebook 账号对外发布,在公告中乌…...
[SDX35]SDX35如何查看GPIO的Base值
SDX35 SDX35介绍 SDX35设备是一种多模调制解调器芯片,支持 4G/5G sub-6 技术。它是一个4nm芯片专为实现卓越的性能和能效而设计。它包括一个 1.9 GHz Cortex-A7 应用处理器。 SDX35主要特性 ■ 3GPP Rel. 17 with 5G Reduced Capability (RedCap) support. Backward compati…...
突破资源封装壁垒:RePKG开源工具全维度应用指南
突破资源封装壁垒:RePKG开源工具全维度应用指南 【免费下载链接】repkg Wallpaper engine PKG extractor/TEX to image converter 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/repkg 问题:专用资源格式的困境与破局思路 如何突破专用格式的封锁…...
3步诊断与优化:使用NVIDIA Profile Inspector解决显卡性能瓶颈
3步诊断与优化:使用NVIDIA Profile Inspector解决显卡性能瓶颈 【免费下载链接】nvidiaProfileInspector 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nv/nvidiaProfileInspector NVIDIA Profile Inspector作为一款专业的显卡驱动级配置工具,能够…...
Swiper动画进阶:手把手教你用Swiper Animate制作节日主题动画(2023最新版)
Swiper动画进阶:手把手教你用Swiper Animate制作节日主题动画(2023最新版) 当节日氛围遇上交互设计,如何让静态页面"活"起来?Swiper Animate作为Swiper生态中的动画引擎,能通过简单的类名配置实现…...
高效一键构建:DoL-Lyra整合包的智能自动化构建系统解析
高效一键构建:DoL-Lyra整合包的智能自动化构建系统解析 【免费下载链接】DOL-CHS-MODS Degrees of Lewdity 整合 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/DOL-CHS-MODS 还在为Degrees of Lewdity游戏的美化整合包配置而烦恼吗?您是否曾因手…...
2026职业红利:AI智能体运营岗位培训如何助你实现高薪跨越?
导读: 2026年,职场竞争的底层逻辑已悄然改变。当传统运营还在为写一段文案、剪一个视频熬夜时,掌握了 AI 智能体技术的“新运营人”已经通过自动化工作流,实现了 10 倍速的产出。目前,市场对AI智能体运营经理、AI内容策…...
Qwen3.5-2B效果展示:对含中英混排、公式符号的PDF截图进行精准语义还原
Qwen3.5-2B效果展示:对含中英混排、公式符号的PDF截图进行精准语义还原 1. 模型概览 Qwen3.5-2B是通义千问团队推出的轻量化多模态基础模型,属于Qwen3.5系列的小参数版本(20亿参数)。这个模型主打低功耗、低门槛部署特性&#x…...
AEC-Q100到AEC-Q200:汽车电子组件认证标准差异与应用场景详解
AEC-Q100到AEC-Q200:汽车电子组件认证标准差异与应用场景详解 当一辆现代汽车驶过零下40度的北极圈,又穿越50度的沙漠高温,其电子系统仍需要保持毫秒级的响应精度——这种极端可靠性背后,是AEC-Q系列认证标准构筑的质量防线。作为…...
知识科普短片,AI如何“看懂”并剪出逻辑?揭秘分段剪辑的内在逻辑链
傍晚,你面对电脑屏幕,刚刚录完一段长达2小时的行业知识分享。你的目标是将其剪成一部15分钟、节奏明快的知识科普短片。手动操作意味着你要反复聆听,识别核心论点,标记关键转折,再小心翼翼地将碎片串联——这个过程动辄…...
OpenClaw赋能金融投研:17个高效应用案例详解
扫描下载文档详情页: https://www.didaidea.com/wenku/16666.html...
C++的std--ranges中的技术优化排序
C20引入的std::ranges库为算法操作带来了革命性改进,尤其在排序优化领域展现出强大的现代性。本文将深入探讨std::ranges如何通过结构化绑定、惰性求值和定制化投影等技术,实现更高效、更灵活的排序操作,为开发者提供超越传统STL的解决方案。…...
