D349周赛:注意题目提示里,数据范围隐含的算法复杂度提示
文章目录
- 6470.既不是最大值也不是最小值
- 完整版
- 为什么两个for循环时间复杂度还是不变的
- 6465.执行子串操作后的字典序最小字符串
- 思路
- 最开始的写法
- 题意理解的问题
- 修改版
- 'a'必须单独拿出来的原因
- 6449.收集巧克力
- 思路
- 注意提示信息
- 完整版
- 补充:由数据范围反推算法复杂度及算法内容
6470.既不是最大值也不是最小值
- 同一数组遍历两遍,时间复杂度还是O(n)
- erase操作会增加额外的时间开销
给你一个整数数组 nums
,数组由 不同正整数 组成,请你找出并返回数组中 任一 既不是 最小值 也不是 最大值 的数字,如果不存在这样的数字,返回 -1
。
返回所选整数。
示例 1:
输入:nums = [3,2,1,4]
输出:2
解释:在这个示例中,最小值是 1 ,最大值是 4 。因此,2 或 3 都是有效答案。
示例 2:
输入:nums = [1,2]
输出:-1
解释:由于不存在既不是最大值也不是最小值的数字,我们无法选出满足题目给定条件的数字。因此,不存在答案,返回 -1 。
完整版
- 主要是注意,这种删除nums元素的写法,删除了max的索引之后,min的索引值也会变化,因此需要进行前后索引值的判断!
- erase的用法是
nums.erase(nums.begin()+maxIndex);
传入的是迭代器
class Solution {
public:int findNonMinOrMax(vector<int>& nums) {int max = nums[0];int maxIndex = 0;int min = nums[0];int minIndex = 0;//测试用例输入[1]的时候,预期输出是-1,后期修改if(nums.size()==1){return -1;}for(int i=0; i<nums.size(); i++){if(nums[i] > max){max = nums[i];maxIndex = i;}if(nums[i] < min){min = nums[i];minIndex = i;}}// 如果最大值在最小值之前,先删除最大值,然后再删除最小值,注意删除最大值后最小值索引需要减一if(maxIndex < minIndex) {nums.erase(nums.begin() + maxIndex);nums.erase(nums.begin() + minIndex - 1);} else {// 如果最小值在最大值之前,先删除最小值,然后再删除最大值nums.erase(nums.begin() + minIndex);nums.erase(nums.begin() + maxIndex - 1);}if(!nums.empty()){return nums[0];}elsereturn -1; }
};
这种写法还是写复杂了,时间复杂度是O(n),实际上用两个for循环时间复杂度也是O(n)
class Solution {
public:int findDifferentNumber(vector<int>& nums) {int min_val = INT_MAX;int max_val = INT_MIN;for (int num : nums) {min_val = min(min_val, num);max_val = max(max_val, num);}for (int num : nums) {if (num != min_val && num != max_val) {return num;}}return -1;}
};
为什么两个for循环时间复杂度还是不变的
两种方法在时间复杂度上都是O(n),因为它们都需要遍历整个数组。这里的n表示数组的大小。两次遍历数组并不会改变时间复杂度的大O标记,因为O(2n)仍然等于O(n)。因此同一个数组遍历两遍,时间复杂度依然是O(n)。
空间复杂度上,两种方法也都是O(1),因为它们都只使用了有限数量的变量,且这个数量与输入数组的大小无关。
但是,就实际运行时间而言,第二种方法可能会更快一些。原因有两个:
- 没有使用erase操作,erase操作会导致数组中剩余的元素移动,从而增加额外的时间开销。
- 第二种方法在找到一个不是最小或最大的数字后就立即返回,而不是总是遍历整个数组。
所以在最好的情况下,第二种方法的时间复杂度实际上可能比O(n)更低。
6465.执行子串操作后的字典序最小字符串
- ASCII码字符的加减可以直接’b’+1=‘c’,但是a的减法是特殊情况。‘a’-1是不可打印字符,需要单独赋值。
- 这道题重点在于题意理解。子字符串并没有规定长度,但是我们需要操作一个子字符串。
- 尽量减少字典序的方式就是字符串中**'a’尽可能多**。但是,如果原本的字符串全是a,也必须进行一次操作。
给你一个仅由小写英文字母组成的字符串 s
。在一步操作中,你可以完成以下行为:
- 选则
s
的任一非空子字符串,可能是整个字符串,接着将字符串中的每一个字符替换为英文字母表中的前一个字符。例如,‘b’ 用 ‘a’ 替换,‘a’ 用 ‘z’ 替换。
返回执行上述操作 恰好一次 后可以获得的 字典序最小 的字符串。
子字符串 是字符串中的一个连续字符序列。
现有长度相同的两个字符串 x
和 字符串 y
,在满足 x[i] != y[i]
的第一个位置 i
上,如果 x[i]
在字母表中先于 y[i]
出现,则认为字符串 x
比字符串 y
字典序更小 。
示例 1:
输入:s = "cbabc"
输出:"baabc"
解释:我们选择从下标 0 开始、到下标 1 结束的子字符串执行操作。
可以证明最终得到的字符串是字典序最小的。
示例 2:
输入:s = "acbbc"
输出:"abaab"
解释:我们选择从下标 1 开始、到下标 4 结束的子字符串执行操作。
可以证明最终得到的字符串是字典序最小的。
示例 3:
输入:s = "leetcode"
输出:"kddsbncd"
解释:我们选择整个字符串执行操作。
可以证明最终得到的字符串是字典序最小的。
提示:
1 <= s.length <= 3 * 105
s
仅由小写英文字母组成
思路
这道题题意感觉不太好理解,首先选择的是子字符串,子字符串的长度并没有规定。
另外,恰好一次指的是只操作一个子字符串。并且必须操作,不能不操作原样返回。
在这个问题中,一个关键的点是如果字符串中有’a’,我们应该尽可能地避免改变它前面的字符,因为’a’已经是最小的字符,不能再被减小。
所以我们可以找到第一个’a’字符,并将其前面的所有字符减一。如果字符串中没有’a’,那么我们只需简单地减少整个字符串的每个字符。
最开始的写法
class Solution {
public:string smallestString(string s) {if(s.size() == 1 && s[0] == 'a'){return "z";}int n = s.size();for(int i = 0; i < n; ++i) {if(s[i] != 'a') {while(i < n && s[i] != 'a') {s[i] = s[i] - 1 == 'a' - 1 ? 'z' : s[i] - 1;++i;}break;}}return s;}
};
这个写法存在的问题在于,当输入"aa"的时候,预期输出是"az",而不是"aa"。
题意理解的问题
输入"aa"的时候,字典序最小的字符串确实还是"aa"。但是,题目要求我们必须执行恰好一次操作,这就意味着我们必须选择字符串中的至少一个字符进行替换。
在这种情况下,最好的策略就是尽可能保留字典序较小的字符,也就是只将最后一个’a’替换为’z’,得到"az"。因为’z’在字母表中的位置较后,所以"az"是在执行一次操作后能得到的字典序最小的字符串。
修改版
- 保证每一个非’a’字符都会被减小,使得结果字符串尽可能地小。同时,遇到’a’就停止替换,保证了不会无意义地增大字符串。
class Solution {
public:string smallestString(string s) {//特殊测试用例,后来添加if(s.size()==1&&s[0]=='a'){return "z";}int n = s.size();int i = 0;//"a"的部分不动while(i < n && s[i] == 'a') {i++;}if(i == n) { // 如果所有的字符都是 'a',我们还是需要进行一次操作s[n-1] = 'z';} else {//遇到a的时候,停止替换while(i < n && s[i] != 'a') {s[i] = s[i] - 1;i++;}}return s; }
};
'a’必须单独拿出来的原因
'a' - 1
在ASCII码中是不可打印字符,所以用 s[i] - 1 == 'a' - 1
是在判断 s[i]
是否是字符 ‘a’。如果是 ‘a’,将其替换为 ‘z’ (因为题目中说 ‘a’ 需要替换为 ‘z’);否则,字符 s[i]
就被替换为它的前一个字符,即 s[i] - 1
。
ASCII码字符的加减可以直接’b’+1=‘c’,但是a的减法是特殊情况
6449.收集巧克力
- 注意本题的重点是,由于给出的限制条件nums长度在1000以内,所以可以考虑O(n^2)的算法!
给你一个长度为 n
、下标从 0 开始的整数数组 nums
,表示收集不同巧克力的成本。每个巧克力都对应一个不同的类型,最初,位于下标 i
的巧克力就对应第 i
个类型。
在一步操作中,你可以用成本 x
执行下述行为:
- 同时对于所有下标
0 <= i < n - 1
进行以下操作, 将下标i
处的巧克力的类型更改为下标(i + 1)
处的巧克力对应的类型。如果i == n - 1
,则该巧克力的类型将会变更为下标0
处巧克力对应的类型。
假设你可以执行任意次操作,请返回收集所有类型巧克力所需的最小成本。
示例 1:
输入:nums = [20,1,15], x = 5
输出:13
解释:最开始,巧克力的类型分别是 [0,1,2] 。我们可以用成本 1 购买第 1 个类型的巧克力。
接着,我们用成本 5 执行一次操作,巧克力的类型变更为 [2,0,1] 。我们可以用成本 1 购买第 0 个类型的巧克力。
然后,我们用成本 5 执行一次操作,巧克力的类型变更为 [1,2,0] 。我们可以用成本 1 购买第 2 个类型的巧克力。
因此,收集所有类型的巧克力需要的总成本是 (1 + 5 + 1 + 5 + 1) = 13 。可以证明这是一种最优方案。
示例 2:
输入:nums = [1,2,3], x = 4
输出:6
解释:我们将会按最初的成本收集全部三个类型的巧克力,而不需执行任何操作。因此,收集所有类型的巧克力需要的总成本是 1 + 2 + 3 = 6 。
提示:
1 <= nums.length <= 1000
1 <= nums[i] <= 109
1 <= x <= 109
思路
思路基于一个关键的观察:在收集所有类型巧克力的过程中,我们可以通过执行一次操作来在某种程度上改变巧克力类型的顺序。这意味着,如果某种类型的巧克力的成本比较高,我们可以通过一些操作使得它被替换成其他类型的巧克力,这样就可以降低总的收集成本。
注意提示信息
本题给出的n的大小是1000以内,也就是说可以使用O(n^2)的做法!
完整版
class Solution {
public:long long minCost(vector<int>& nums, int x) {long long ans = LLONG_MAX;int n = nums.size();vector<int> cost(n); // 记录每个点的最小花费for (int i = 0; i < n; ++i) cost[i] = nums[i]; for (int d = 0; d < n; ++d) { // 尝试移动d次long long cnt = 0; // 移动d次时的最小花费for (int i = 0; i < n; ++i) {int newcost = nums[(i - d + n) % n]; // 这个点移动d次是否找到了更少的花费cost[i] = min(cost[i], newcost);cnt += cost[i];}ans = min(ans, cnt + static_cast<long long>(d) * x);}return ans;}
};
这种写法,代码中的for
循环尝试了每一个可能的操作次数(从0到n-1
)。对于每一种可能的操作次数d
,计算了执行d
次操作之后的总成本。这个成本包括每种类型巧克力的最小成本以及执行操作的成本。
然后,它找出了这些成本中的最小值,这就是收集所有类型巧克力所需的最小成本。
在计算执行d
次操作之后的总成本时,对于每一个巧克力类型,都计算了执行d
次操作之后的成本(通过nums[(i - d + n) % n]
得到),并更新了当前类型的最小成本(通过min(cost[i], newcost)
得到)。这样,cost[i]
数组始终存储了对于每种类型,经过一系列操作之后的最小成本。
最后要注意的一点是,这种方法的时间复杂度是O(n^2),在n较大时可能无法在合理时间内完成计算。
但是本题给出的n的大小是1000以内,因此,O(n^2)这种方法是可以接受的。
补充:由数据范围反推算法复杂度及算法内容
参考:由数据范围反推算法复杂度以及算法内容 - AcWing
一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。
在这种情况下,C++代码中的操作次数控制在 10^7∼10^8
为最佳。
下面给出在不同数据范围下,代码的时间复杂度和算法该如何选择:
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