当前位置: 首页 > news >正文

力扣第149场双周赛

文章目录

  • 题目总览
  • 题目详解
    • 找到字符串中合法的相邻数字
    • 重新安排会议得到最多空余时间I
    • 3440.重新安排会议得到最多空余时间II

第149场双周赛

题目总览

找到字符串中合法的相邻数字

重新安排会议得到最多空余时间I

重新安排会议得到最多空余时间II

变成好标题的最少代价

题目详解

找到字符串中合法的相邻数字

在这里插入图片描述

思路分析:签到题,但是可以借助这个Counter来计数,然后正常遍历即可

from collections import Counter
class Solution:def findValidPair(self, s: str) -> str:st = list(s)co = Counter(st)n = len(st)ans = ""for i in range(1,n):if st[i] != st[i-1] and co[st[i]] == int(st[i]) and co[st[i-1]] == int(st[i-1]):ans = st[i-1] + st[i]break#return ansreturn ans

重新安排会议得到最多空余时间I

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

思路1:
思路分析:首先得将题目进行转化,计算出每段时间的空余时间,对于活动,则记空余时间为0,对于每一个k,后续使用双指针进行,定窗口滑动的时候,k+=k

class Solution:def maxFreeTime(self, eventTime: int, k: int, startTime: List[int], endTime: List[int]) -> int:# 范围会很长se = list(zip(startTime,endTime))# 已经按照开始时间的升序排序se.sort(key=lambda x: x[0])# 可以先计算出空余时间段的一个情况# 要是能够统计对于一个空余时间段的左边和右边距离下一个空余时间段的数目就好了kong = []for i,(s,e) in enumerate(se):if i == 0:kong.append(s-0)kong.append(0)continue# 计算现在的活动与上一个活动之间的空余时间kong.append(se[i][0] - se[i-1][1])kong.append(0)kong.append(eventTime - se[-1][1])# 使用双指针进行计算n = len(kong)k+=knowsum = sum(kong[0:k + 1])ans = max(0, nowsum)left, right = 0, k + 1while right < n :nowsum = nowsum - kong[left] + kong[right]left += 1right += 1ans = max(ans, nowsum)# for i in range(n-k):#     ans = max(ans,sum(kong[i:i+k+1]))# 感觉上面一直调用这个sum 会超时return ans

参考灵神的思路

思路2:
思路2是对于思路1的优化,在思路1中,我们对于有活动安排的设置为0,这样实际上,让我们的kong数组变长,显得冗余,多余的部分,让我们的滑动窗口的长度变为了2K+1
实际上,我们对于n个活动,总共会产生n+1个空余时间段,对于重新安排的最多的k个会议,实际上就是求解合并其中k+1个连续的时间段,所能够得到的最大的空闲时间

class Solution:def maxFreeTime(self, eventTime: int, k: int, startTime: List[int], endTime: List[int]) -> int:# 获得对应的空闲时间def get(i: int) -> int:if i == 0:return startTime[0]if i == n:return eventTime - endTime[-1]return startTime[i] - endTime[i - 1]n = len(startTime)ans = s = 0# 定长滑动窗口的模版for i in range(n + 1):s += get(i)if i < k:continueans = max(ans, s)s -= get(i - k)return ans

3440.重新安排会议得到最多空余时间II

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

思路分析:总体来说,还是继续使用上一题:重新安排会议得到最多空余时间I的思路框架相当于上一题的k=1,不同的是,由于上一题不能修改活动的相对顺序,只能在相邻的两个空余时间之间移动,但是这一题可以平移出相邻的空闲时间限制,那么如何考虑这种情况?我们只需记录,空闲时间rest[i]的左边和右边的最大的空闲时间,如果能够容纳下该活动,则转移过去,同时ans要加上目前的活动

from typing import Listclass Solution:def maxFreeTime(self, eventTime: int, startTime: List[int], endTime: List[int]) -> int:"""计算最大空闲时间:param eventTime: 事件的总时间:param startTime: 每个事件的开始时间列表:param endTime: 每个事件的结束时间列表:return: 最大空闲时间"""n = len(startTime)if n == 0:return 0# 计算每个间隔的空闲时间rest = [0] * (n + 1)for i in range(n + 1):if i == 0:rest[i] = startTime[0]  # 第一个事件之前的空闲时间elif i == n:rest[i] = eventTime - endTime[n - 1]  # 最后一个事件之后的空闲时间else:rest[i] = startTime[i] - endTime[i - 1]  # 事件之间的空闲时间# 计算每个间隔左边的最大空闲时间left = [0] * (n + 1)for i in range(1, n + 1):left[i] = max(left[i - 1], rest[i - 1])# 计算每个间隔右边的最大空闲时间right = [0] * (n + 1)for i in range(n - 1, -1, -1):right[i] = max(right[i + 1], rest[i + 1])# 计算最大空闲时间ans = 0for i in range(n):# 当前两个连续的空闲时间current_rest = rest[i] + rest[i + 1]# 当前活动的时间act_time = endTime[i] - startTime[i]# 如果左边或右边的最大空闲时间大于当前活动时间,则将其加入if left[i] >= act_time or right[i + 1] >= act_time:current_rest += act_time# 更新最大空闲时间ans = max(ans, current_rest)return ans

相关文章:

力扣第149场双周赛

文章目录 题目总览题目详解找到字符串中合法的相邻数字重新安排会议得到最多空余时间I3440.重新安排会议得到最多空余时间II 第149场双周赛 题目总览 找到字符串中合法的相邻数字 重新安排会议得到最多空余时间I 重新安排会议得到最多空余时间II 变成好标题的最少代价 题目…...

AI开发之 ——Anaconda 介绍

Anaconda 是什么&#xff1f; 在这里插入图片描述 一句话&#xff1a;Anaconda 是Python 库和环境便捷管理的平台。 Anaconda 是数据科学和 AI 领域的工具&#xff0c;通过集成常用库和工具&#xff0c;简化了环境管理和包安装&#xff0c;特别适合初学者和需要快速上手的开…...

Spring中ObjectProvider的妙用与实例解析

在Spring框架中&#xff0c;ObjectProvider是一个非常实用的接口&#xff0c;它可以帮助我们解决一些复杂的依赖注入问题&#xff0c;尤其是当我们需要注入生命周期较短的bean时。与传统的javax.inject.Provider相比&#xff0c;ObjectProvider在Spring 5.0中引入了许多新方法&…...

Easy系列PLC尺寸测量功能块(激光微距应用)

激光微距仪可以测量短距离内的产品尺寸,产品规格书的测量 精度可以到0.001mm。具体需要看不同的型号。 1、激光微距仪 2、尺寸测量应用 下面我们以测量高度为例子,设计一个高度测量功能块,同时给出测量数据和合格不合格指标。 3、高度测量功能块 4、复位完成信号 5、功能…...

当卷积神经网络遇上AI编译器:TVM自动调优深度解析

从铜线到指令&#xff1a;硬件如何"消化"卷积 在深度学习的世界里&#xff0c;卷积层就像人体中的毛细血管——数量庞大且至关重要。但鲜有人知&#xff0c;一个简单的3x3卷积在CPU上的执行路径&#xff0c;堪比北京地铁线路图般复杂。 卷积的数学本质 对于输入张…...

《网络编程基础之完成端口模型》

【完成端口模型导读】完成端口模型&#xff0c;算得上是真正的异步网络IO模型吧&#xff0c;相对于其它网络IO模型&#xff0c;操作系统通知我们的时候&#xff0c;要么就是连接已经帮我建立好&#xff0c;客户端套接字帮我们准备好&#xff1b;要么就是数据已经接收完成&#…...

Axure PR 9 旋转效果 设计交互

大家好&#xff0c;我是大明同学。 这期内容&#xff0c;我们将学习Axure中的旋转效果设计与交互技巧。 旋转 创建旋转效果所需的元件 1.打开一个新的 RP 文件并在画布上打开 Page 1。 2.在元件库中拖出一个按钮元件。 创建交互 创建按钮交互状态 1.选中按钮元件&#xf…...

完美还是完成?把握好度,辨证看待

完美还是完成&#xff1f; 如果说之前这个答案有争议&#xff0c;那么现在&#xff0c;答案毋庸置疑 ■为什么完美大于完成 ●时间成本&#xff1a; 做事不仅要考虑结果&#xff0c;还要考虑时间和精力&#xff0c;要说十年磨一剑的确质量更好&#xff0c;但是现实没有那么多…...

C++的类Class

文章目录 一、C的struct和C的类的区别二、关于OOP三、举例&#xff1a;一个商品类CGoods四、构造函数和析构函数1、定义一个顺序栈2、用构造和析构代替s.init(5);和s.release();3、在不同内存区域构造对象4、深拷贝和浅拷贝5、构造函数和深拷贝的简单应用6、构造函数的初始化列…...

C++中的内存管理

学完了类与对象&#xff0c;这节我们来了解一下内存里的那些事 文章目录 一、C/C中的内存分布 1. 常量区&#xff08;代码段&#xff09; (Text Segment) 2. 静态区&#xff08;数据段&#xff09; (Data Segment) 3. 堆区 (Heap) 4. 栈区 (Stack) 5. 内存映射区域 (Memory-map…...

MySQL为什么默认引擎是InnoDB ?

大家好&#xff0c;我是锋哥。今天分享关于【MySQL为什么默认引擎是InnoDB &#xff1f;】面试题。希望对大家有帮助&#xff1b; MySQL为什么默认引擎是InnoDB &#xff1f; 1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 MySQL 默认引擎是 InnoDB&#xff0c;主要…...

ComfyUI安装调用DeepSeek——DeepSeek多模态之图形模型安装问题解决(ComfyUI-Janus-Pro)

ComfyUI 的 Janus-Pro 节点&#xff0c;一个统一的多模态理解和生成框架。 试用&#xff1a; https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/Janus-1.3B https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/Janus-Pro-7B https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/JanusFlow-1.3B 安装…...

电脑要使用cuda需要进行什么配置

在电脑上使用CUDA&#xff08;NVIDIA的并行计算平台和API&#xff09;&#xff0c;需要进行以下配置和准备&#xff1a; 1. 检查NVIDIA显卡支持 确保你的电脑拥有支持CUDA的NVIDIA显卡。 可以在NVIDIA官方CUDA支持显卡列表中查看显卡型号是否支持CUDA。 2. 安装NVIDIA显卡驱动…...

利用Muduo库实现简单且健壮的Echo服务器

一、muduo网络库主要提供了两个类&#xff1a; TcpServer&#xff1a;用于编写服务器程序 TcpClient&#xff1a;用于编写客户端程序 二、三个重要的链接库&#xff1a; libmuduo_net、libmuduo_base、libpthread 三、muduo库底层就是epoll线程池&#xff0c;其好处是…...

Scratch 《像素战场》系列综合游戏:像素战场游戏Ⅰ~Ⅲ 介绍

资源下载 Scratch《像素战场》系列综合游戏合集&#xff1a;像素战场游戏Ⅰ~Ⅲ压缩包 https://download.csdn.net/download/leyang0910/90332765 游戏操作介绍 Scratch 《像素战场Ⅰ》操作规则&#xff1a; 这是一款与朋友一起玩的 1v1 游戏。先赢得6轮胜利&#xff01; WA…...

Android学习制作app(ESP8266-01S连接-简单制作)

一、理论 部分理论见arduino学习-CSDN博客和Android Studio安装配置_android studio gradle 配置-CSDN博客 以下直接上代码和效果视频&#xff0c;esp01S的收发硬件代码目前没有分享&#xff0c;但是可以通过另一个手机网络调试助手进行模拟。也可以直接根据我的代码进行改动…...

三甲医院大型生信服务器多配置方案剖析与应用(2024版)

一、引言 1.1 研究背景与意义 在当今数智化时代&#xff0c;生物信息学作为一门融合生物学、计算机科学和信息技术的交叉学科&#xff0c;在三甲医院的科研和临床应用中占据着举足轻重的地位。随着高通量测序技术、医学影像技术等的飞速发展&#xff0c;生物医学数据呈爆发式…...

【Unity3D】实现横版2D游戏——单向平台(简易版)

目录 问题 项目Demo直接使用免费资源&#xff1a;Hero Knight - Pixel Art &#xff08;Asset Store搜索&#xff09; 打开Demo场景&#xff0c;进行如下修改&#xff0c;注意Tag是自定义标签SingleDirCollider using System.Collections; using System.Collections.Generic;…...

大白话讲清楚embedding原理

Embedding&#xff08;嵌入&#xff09;是一种将高维数据&#xff08;如单词、句子、图像等&#xff09;映射到低维连续向量的技术&#xff0c;其核心目的是通过向量表示捕捉数据之间的语义或特征关系。以下从原理、方法和应用三个方面详细解释Embedding的工作原理。 一、Embe…...

电脑优化大师-解决电脑卡顿问题

我们常常会遇到电脑运行缓慢、网速卡顿的情况&#xff0c;但又不知道是哪个程序在占用过多资源。这时候&#xff0c;一款能够实时监控网络和系统状态的工具就显得尤为重要了。今天&#xff0c;就来给大家介绍一款小巧实用的监控工具「TrafficMonitor」。 「TrafficMonitor 」是…...

多云管理“拦路虎”:深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度​

一、引言&#xff1a;多云环境的技术复杂性本质​​ 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时&#xff0c;​​基础设施的技术债呈现指数级积累​​。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套&#xff1a;跨云网络构建数据…...

进程地址空间(比特课总结)

一、进程地址空间 1. 环境变量 1 &#xff09;⽤户级环境变量与系统级环境变量 全局属性&#xff1a;环境变量具有全局属性&#xff0c;会被⼦进程继承。例如当bash启动⼦进程时&#xff0c;环 境变量会⾃动传递给⼦进程。 本地变量限制&#xff1a;本地变量只在当前进程(ba…...

【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力

引言&#xff1a; 在人工智能快速发展的浪潮中&#xff0c;快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;。该模型代表着该领域的重大突破&#xff0c;通过独特方式融合思考与非思考…...

CMake 从 GitHub 下载第三方库并使用

有时我们希望直接使用 GitHub 上的开源库,而不想手动下载、编译和安装。 可以利用 CMake 提供的 FetchContent 模块来实现自动下载、构建和链接第三方库。 FetchContent 命令官方文档✅ 示例代码 我们将以 fmt 这个流行的格式化库为例,演示如何: 使用 FetchContent 从 GitH…...

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向,可以做一定的素材)

推荐 github 项目:GeminiImageApp(图片生成方向&#xff0c;可以做一定的素材) 这个项目能干嘛? 使用 gemini 2.0 的 api 和 google 其他的 api 来做衍生处理 简化和优化了文生图和图生图的行为(我的最主要) 并且有一些目标检测和切割(我用不到) 视频和 imagefx 因为没 a…...

处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的

修改bug思路&#xff1a; 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑&#xff1a;async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...

在Mathematica中实现Newton-Raphson迭代的收敛时间算法(一般三次多项式)

考察一般的三次多项式&#xff0c;以r为参数&#xff1a; p[z_, r_] : z^3 (r - 1) z - r; roots[r_] : z /. Solve[p[z, r] 0, z]&#xff1b; 此多项式的根为&#xff1a; 尽管看起来这个多项式是特殊的&#xff0c;其实一般的三次多项式都是可以通过线性变换化为这个形式…...

mac 安装homebrew (nvm 及git)

mac 安装nvm 及git 万恶之源 mac 安装这些东西离不开Xcode。及homebrew 一、先说安装git步骤 通用&#xff1a; 方法一&#xff1a;使用 Homebrew 安装 Git&#xff08;推荐&#xff09; 步骤如下&#xff1a;打开终端&#xff08;Terminal.app&#xff09; 1.安装 Homebrew…...

R 语言科研绘图第 55 期 --- 网络图-聚类

在发表科研论文的过程中&#xff0c;科研绘图是必不可少的&#xff0c;一张好看的图形会是文章很大的加分项。 为了便于使用&#xff0c;本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中&#xff0c;获取方式&#xff1a; R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.…...

Web后端基础(基础知识)

BS架构&#xff1a;Browser/Server&#xff0c;浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器&#xff0c;应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点&#xff1a;维护方便缺点&#xff1a;体验一般 CS架构&#xff1a;Client/Server&#xff0c;客户端/服务器架构模式。需要单独…...