力扣周赛:第424场周赛
👨🎓作者简介:爱好技术和算法的研究生
🌌上期文章:力扣周赛:第422场周赛
📚订阅专栏:力扣周赛
希望文章对你们有所帮助
第一道题模拟题,第二道题经典拆分数组/线段树都可以做,这两个要是都不会那就是基础不行,需要差缺补漏了。第三题那个味太足了,一看那个答案的顺序性就知道要二分答案了,也很简单。
力扣周赛:第424场周赛
- 使数组元素等于零
- 零数组变换 I
- 零数组变换 II
使数组元素等于零
题目描述
给你一个整数数组 nums 。
开始时,选择一个满足 nums[curr] == 0 的起始位置 curr ,并选择一个移动 方向 :向左或者向右。
此后,你需要重复下面的过程:
- 如果 curr 超过范围 [0, n - 1] ,过程结束。
- 如果 nums[curr] == 0 ,沿当前方向继续移动:如果向右移,则 递增 curr ;如果向左移,则 递减 curr 。
- 如果 nums[curr] > 0:
-
- 将 nums[curr] 减 1 。
-
- 反转 移动方向(向左变向右,反之亦然)。
-
- 沿新方向移动一步。
如果在结束整个过程后,nums 中的所有元素都变为 0 ,则认为选出的初始位置和移动方向 有效 。
返回可能的有效选择方案数目。
示例1

示例2
输入:nums = [2,3,4,0,4,1,0]
输出:0
解释:
不存在有效的选择方案。
提示
- 1 <= nums.length <= 100
- 0 <= nums[i] <= 100
- 至少存在一个元素 i 满足 nums[i] == 0 。
模拟题,没啥好说的
class Solution {public int countValidSelections(int[] nums) {int ans = 0;for(int i = 0; i < nums.length; ++i){if(nums[i] == 0){int[] temp1 = new int[nums.length];int[] temp2 = new int[nums.length];for(int j = 0; j < nums.length; ++j){temp1[j] = nums[j];temp2[j] = nums[j];}if(check(temp1, i, 1))ans++;if(check(temp2, i, -1))ans++;}}return ans;}public boolean check(int[] nums, int cur, int dir){while(true){cur = cur + dir;if(cur < 0 || cur == nums.length)break;if(nums[cur] > 0){nums[cur]--;dir *= -1;}}for(int i = 0; i < nums.length; ++i){if(nums[i] != 0)return false;}return true;}
}
零数组变换 I
题目描述
给定一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个二维数组 queries,其中 queries[i] = [li, ri]。
对于每个查询 queries[i]:
- 在 nums 的下标范围 [li, ri] 内选择一个下标子集。
- 将选中的每个下标对应的元素值减 1。
零数组 是指所有元素都等于 0 的数组。
如果在按顺序处理所有查询后,可以将 nums 转换为 零数组 ,则返回 true,否则返回 false。
数组的 子集 是对数组元素的选择(可能为空)。
示例1
输入: nums = [1,0,1], queries = [[0,2]]
输出: true
解释:
- 对于 i = 0:
选择下标子集 [0, 2] 并将这些下标处的值减 1。
数组将变为 [0, 0, 0],这是一个零数组。
示例2
输入: nums = [4,3,2,1], queries = [[1,3],[0,2]]
输出: false
解释:
- 对于 i = 0:
选择下标子集 [1, 2, 3] 并将这些下标处的值减 1。
数组将变为 [4, 2, 1, 0]。 - 对于 i = 1:
选择下标子集 [0, 1, 2] 并将这些下标处的值减 1。
数组将变为 [3, 1, 0, 0],这不是一个零数组。
提示
- 1 <= nums.length <= 105
- 0 <= nums[i] <= 105
- 1 <= queries.length <= 105
- queries[i].length == 2
- 0 <= li <= ri < nums.length
很显然是拆分数组,直接维护一个f,其中f[i]表示nums[i]共处在哪些区间中,只要f[i] >= nums[i],则说明肯定是可以在queries中将其处理到0。
所以问题转化为某个下标处在哪些区间中,对于每个query的起始点start和终止点end,只需要让f[start]++和f[end + 1]–,即可维护这部分关系了。
class Solution {public boolean isZeroArray(int[] nums, int[][] queries) {int[] f = new int[nums.length];for(int[] query : queries){int start = query[0], end = query[1];f[start]++;if(end + 1 >= nums.length)continue;f[end + 1]--;}int sum=0;for(int i = 0; i < nums.length; ++i){sum += f[i];if(nums[i] > sum)return false;}return true;}
}
零数组变换 II
题目描述
给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个二维数组 queries,其中 queries[i] = [li, ri, vali]。
每个 queries[i] 表示在 nums 上执行以下操作:
- 将 nums 中 [li, ri] 范围内的每个下标对应元素的值 最多 减少 vali。
- 每个下标的减少的数值可以独立选择。
零数组 是指所有元素都等于 0 的数组。
返回 k 可以取到的 最小非负 值,使得在 顺序 处理前 k 个查询后,nums 变成 零数组。如果不存在这样的 k,则返回 -1。
示例1
输入: nums = [2,0,2], queries = [[0,2,1],[0,2,1],[1,1,3]]
输出: 2
解释:
- 对于 i = 0(l = 0, r = 2, val = 1):
-
- 在下标 [0, 1, 2] 处分别减少 [1, 0, 1]。
-
- 数组将变为 [1, 0, 1]。
- 对于 i = 1(l = 0, r = 2, val = 1):
-
- 在下标 [0, 1, 2] 处分别减少 [1, 0, 1]。
-
- 数组将变为 [0, 0, 0],这是一个零数组。因此,k 的最小值为 2。
示例2
输入: nums = [4,3,2,1], queries = [[1,3,2],[0,2,1]]
输出: -1
解释:
- 对于 i = 0(l = 1, r = 3, val = 2):
-
- 在下标 [1, 2, 3] 处分别减少 [2, 2, 1]。
-
- 数组将变为 [4, 1, 0, 0]。
- 对于 i = 1(l = 0, r = 2, val = 1):
-
- 在下标 [0, 1, 2] 处分别减少 [1, 1, 0]。
-
- 数组将变为 [3, 0, 0, 0],这不是一个零数组。
提示
- 1 <= nums.length <= 105
- 0 <= nums[i] <= 5 * 105
- 1 <= queries.length <= 105
- queries[i].length == 3
- 0 <= li <= ri < nums.length
- 1 <= vali <= 5
这个顺序性味太足了,直接二分答案是不会超时的,当然了你还是还想优化也可以,因为那个拆分数组肯定是可以在每次复用的时候被二分的。
记得特判一下,我没特判wa了一发。
class Solution {public int minZeroArray(int[] nums, int[][] queries) {int n = nums.length;int now = 0;for(int i = 0; i < n; ++i)now += nums[i];if(now == 0)return 0;int l = 0, r = queries.length - 1;while(l <= r){int mid = (l + r) >> 1;int[] f = new int[n];for(int i = 0; i <= mid; ++i){int start = queries[i][0], end = queries[i][1], val = queries[i][2];f[start] += val;if(end + 1 >= n)continue;f[end + 1] -= val;}int sum = 0;boolean flag = true;for(int i = 0; i < n; ++i){sum += f[i];if(nums[i] > sum){flag = false;break;}}if(!flag){l = mid + 1;}else{r = mid - 1;}}return l >= queries.length ? -1 : l + 1;}
}
相关文章:
力扣周赛:第424场周赛
👨🎓作者简介:爱好技术和算法的研究生 🌌上期文章:力扣周赛:第422场周赛 📚订阅专栏:力扣周赛 希望文章对你们有所帮助 第一道题模拟题,第二道题经典拆分数组/线段树都…...
预处理(1)(手绘)
大家好,今天给大家分享一下编译器预处理阶段,那么我们来看看。 上面是一些预处理阶段的知识,那么明天给大家讲讲宏吧。 今天分享就到这里,谢谢大家!!...
利用OpenAI进行测试需求分析——从电商网站需求到测试用例的生成
在软件测试工程师的日常工作中,需求分析是测试工作中的关键步骤。需求文档决定了测试覆盖的范围和测试策略,而测试用例的编写往往依赖于需求的准确理解。传统手工分析需求耗时长,尤其在面对大量需求和复杂逻辑时容易遗漏细节。本文将以电商网…...
深入探索:Scrapy深度爬取策略与实践
标题:深入探索:Scrapy深度爬取策略与实践 引言 在数据驱动的时代,深度爬取成为了获取丰富信息的重要手段。Scrapy,作为一个强大的Python爬虫框架,提供了多种工具和设置来帮助我们实现深度爬取。本文将详细介绍如何在…...
《生成式 AI》课程 第3講:訓練不了人工智慧嗎?你可以訓練你自己
资料来自李宏毅老师《生成式 AI》课程,如有侵权请通知下线 Introduction to Generative AI 2024 Spring 摘要 这一系列的作业是为 2024 年春季的《生成式 AI》课程设计的,共包含十个作业。每个作业都对应一个具体的主题,例如真假难辨的世界…...
如何编译 Cesium 源码
如何编译 Cesium 源码 Cesium 是一个开源的 JavaScript 库,用于构建 3D 地球和地图应用程序。它提供了一套强大的 API 和工具,使开发者能够创建丰富的地理空间应用。本文将指导您如何从 GitHub 下载 Cesium 源码,并在本地进行编译。 TilesB…...
前端开发设计模式——责任链模式
目录 一、定义和特点 1. 定义 2. 特点 二、实现方式 定义抽象处理者(Handler)类 创建具体处理者(ConcreteHandler)类 构建责任链 以下是一个用 JavaScript 实现的示例: 三、应用场景 1. 表单验证 2. 请求处…...
JavaWeb--MySQL
1. MySQL概述 首先来了解一下什么是数据库。 数据库:英文为 DataBase,简称DB,它是存储和管理数据的仓库。 像我们日常访问的电商网站京东,企业内部的管理系统OA、ERP、CRM这类的系统,以及大家每天都会刷的头条、抖音…...
Python | Leetcode Python题解之第564题数组嵌套
题目: 题解: class Solution:def arrayNesting(self, nums: List[int]) -> int:ans, n 0, len(nums)for i in range(n):cnt 0while nums[i] < n:num nums[i]nums[i] ni numcnt 1ans max(ans, cnt)return ans...
Spring Boot教程之Spring Boot简介
Spring Boot 简介 接下来一段时间,我会持续发布并完成Spring Boot教程 Spring 被广泛用于创建可扩展的应用程序。对于 Web 应用程序,Spring 提供了 Spring MVC,它是 Spring 的一个广泛使用的模块,用于创建可扩展的 Web 应用程序。…...
Qwen2-VL:发票数据提取、视频聊天和使用 PDF 的多模态 RAG 的实践指南
概述 随着人工智能技术的迅猛发展,多模态模型在各类应用场景中展现出强大的潜力和广泛的适用性。Qwen2-VL 作为最新一代的多模态大模型,融合了视觉与语言处理能力,旨在提升复杂任务的执行效率和准确性。本指南聚焦于 Qwen2-VL 在三个关键领域…...
【安全科普】NUMA防火墙诞生记
一、我为啥姓“NUMA” 随着网络流量和数据包处理需求的指数增长,曾经的我面对“高性能、高吞吐、低延迟”的要求,逐渐变得心有余而力不足。 多CPU技术应运而生,SMP(对称多处理)和NUMA(非一致性内存访问&a…...
机器学习day2-特征工程
四.特征工程 1.概念 一般使用pandas来进行数据清洗和数据处理、使用sklearn来进行特征工程 将任意数据(文本或图像等)转换为数字特征,对特征进行相关的处理 步骤:1.特征提取;2.无量纲化(预处理…...
Python数据分析NumPy和pandas(三十五、时间序列数据基础)
时间序列数据是许多不同领域的结构化数据的重要形式,例如金融、经济、生态学、神经科学和物理学。在许多时间点重复记录的任何内容都会形成一个时间序列。许多时间序列是固定频率的,也就是说,数据点根据某些规则定期出现,例如每 1…...
Python 小高考篇(6)常见错误及排查
目录 TypeError拼接字符串和数字错误示范正确示范 数字、字符串当成函数错误示范 给函数传入未被定义过的参数错误示范 传入的参数个数不正确错误示范 字符串相乘错误示范正确示范 量取整数的长度错误示范正确示范 格式化字符串时占位符个数不正确错误示范 给复数比较大小错误示…...
k8s上部署redis高可用集群
介绍: Redis Cluster通过分片(sharding)来实现数据的分布式存储,每个master节点都负责一部分数据槽(slot)。 当一个master节点出现故障时,Redis Cluster能够自动将故障节点的数据槽转移到其他健…...
C++的类和对象
在C中,类(class)和对象(object)是面向对象编程(OOP)的核心概念。以下是它们的详细介绍: 1. 类(Class) 定义: 类是用来定义一个新的数据类型&…...
自动驾驶系列—深入解析自动驾驶车联网技术及其应用场景
🌟🌟 欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中…...
机器学习(1)
一、机器学习 机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个分支,它致力于开发能够从数据中学习并改进性能的算法和模型。机器学习的核心思想是通过数据和经验自动优化算法ÿ…...
深入理解 Redis跳跃表 Skip List 原理|图解查询、插入
1. 简介 跳跃表 ( skip list ) 是一种有序数据结构,通过在每个节点中维持多个指向其他节点的指针,从而达到快速访问节点的目的。 在 Redis 中,跳跃表是有序集合键的底层实现之一,那么这篇文章我们就来讲讲跳跃表的实现原理。 2. …...
在软件开发中正确使用MySQL日期时间类型的深度解析
在日常软件开发场景中,时间信息的存储是底层且核心的需求。从金融交易的精确记账时间、用户操作的行为日志,到供应链系统的物流节点时间戳,时间数据的准确性直接决定业务逻辑的可靠性。MySQL作为主流关系型数据库,其日期时间类型的…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)
HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...
爬虫基础学习day2
# 爬虫设计领域 工商:企查查、天眼查短视频:抖音、快手、西瓜 ---> 飞瓜电商:京东、淘宝、聚美优品、亚马逊 ---> 分析店铺经营决策标题、排名航空:抓取所有航空公司价格 ---> 去哪儿自媒体:采集自媒体数据进…...
Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析
Java求职者面试指南:Spring、Spring Boot、MyBatis框架与计算机基础问题解析 一、第一轮提问(基础概念问题) 1. 请解释Spring框架的核心容器是什么?它在Spring中起到什么作用? Spring框架的核心容器是IoC容器&#…...
华为OD机考-机房布局
import java.util.*;public class DemoTest5 {public static void main(String[] args) {Scanner in new Scanner(System.in);// 注意 hasNext 和 hasNextLine 的区别while (in.hasNextLine()) { // 注意 while 处理多个 caseSystem.out.println(solve(in.nextLine()));}}priv…...
scikit-learn机器学习
# 同时添加如下代码, 这样每次环境(kernel)启动的时候只要运行下方代码即可: # Also add the following code, # so that every time the environment (kernel) starts, # just run the following code: import sys sys.path.append(/home/aistudio/external-libraries)机…...
【免费数据】2005-2019年我国272个地级市的旅游竞争力多指标数据(33个指标)
旅游业是一个城市的重要产业构成。旅游竞争力是一个城市竞争力的重要构成部分。一个城市的旅游竞争力反映了其在旅游市场竞争中的比较优势。 今日我们分享的是2005-2019年我国272个地级市的旅游竞争力多指标数据!该数据集源自2025年4月发表于《地理学报》的论文成果…...
高效的后台管理系统——可进行二次开发
随着互联网技术的迅猛发展,企业的数字化管理变得愈加重要。后台管理系统作为数据存储与业务管理的核心,成为了现代企业不可或缺的一部分。今天我们要介绍的是一款名为 若依后台管理框架 的系统,它不仅支持跨平台应用,还能提供丰富…...
深入理解 React 样式方案
React 的样式方案较多,在应用开发初期,开发者需要根据项目业务具体情况选择对应样式方案。React 样式方案主要有: 1. 内联样式 2. module css 3. css in js 4. tailwind css 这些方案中,均有各自的优势和缺点。 1. 方案优劣势 1. 内联样式: 简单直观,适合动态样式和…...
uniapp获取当前位置和经纬度信息
1.1. 获取当前位置和经纬度信息(需要配置高的SDK) 调用uni-app官方API中的uni.chooseLocation(),即打开地图选择位置。 <button click"getAddress">获取定位</button> const getAddress () > {uni.chooseLocatio…...
