大家好,我是小彭。
昨夜是 LeetCode 第 335 场周赛,你参与了吗?这场周赛整体难度不高,有两道模板题,第三题和第四题应该调换一下方位。
2582. 递枕头(Easy)
标题地址
leetcode.cn/problems/pa…
标题描绘
n
个人站成一排,按从1
到n
编号。
开端,排在队首的榜首个人拿着一个枕头。每秒钟,拿着枕头的人会将枕头传递给部队中的下一个人。一旦枕头到达队首或队尾,传递方向就会改动,部队会继续沿相反方向传递枕头。
- 例如,当枕头到达第
n
个人时,TA 会将枕头传递给第n - 1
个人,然后传递给第n - 2
个人,依此类推。
给你两个正整数n
和time
,回来t
题解一(模仿)
简单模仿题。
class Solution {
fun passThePillow(n: Int, time: Int): Int {
var index = 1
var flag = true
for (count in 0 until time) {
if (flag) {
if (++index == n) flag = !flag
} else {
if (--index == 1) flag = !flag
}
}
return index
}
}
复杂度剖析:
- 时刻复杂度:O(time)O(time)
- 空间复杂度:O(1)O(1)
题解二(数学)
以 n = 4 为例,明显每 n – 1 次传递为一轮,则有 time % (n – 1) 分辩出奇数轮 / 偶数轮。其间偶数轮是正向传递,奇数轮是逆向传递。
- 偶数轮:2 → 3 → 4,time = 1 时传递到 2 号;
- 奇数轮:3 → 2 → 1。
- …
class Solution {
fun passThePillow(n: Int, time: Int): Int {
val mod = n - 1
return if (time / mod % 2 == 0) {
(time % mod) + 1
} else {
n - (time % mod)
}
}
}
复杂度剖析:
- 时刻复杂度:O(1)O(1)
- 空间复杂度:O(1)O(1)
2583. 二叉树中的第 K 大层和(Medium)
标题地址
leetcode.cn/problems/kt…
标题描绘
给你一棵二叉树的根节点root
和一个正整数k
。
树中的层和是指同一层上节点值的总和。
回来树中第k
大的层和(不必定不同)。假如树少于k
层,则回来-1
。
留意,假如两个节点与根节点的间隔相同,则以为它们在同一层。
题解(BFS + 堆)
BFS 模板题,使用小顶堆记载最大的 k 个数。
class Solution {
fun kthLargestLevelSum(root: TreeNode?, k: Int): Long {
if (null == root) return 0L
val heap = PriorityQueue<Long>()
// BFS
val queue = LinkedList<TreeNode>()
queue.offer(root)
while (!queue.isEmpty()) {
var levelSum = 0L
for (count in 0 until queue.size) {
val node = queue.poll()
levelSum += node.`val`
if (null != node.left) {
queue.offer(node.left)
}
if (null != node.right) {
queue.offer(node.right)
}
}
if (heap.size < k) {
heap.offer(levelSum)
} else if (heap.peek() < levelSum) {
heap.poll()
heap.offer(levelSum)
}
}
return if (heap.size >= k) heap.peek() else -1L
}
}
复杂度剖析:
- 时刻复杂度:O(nlgk)O(nlgk) 其间 nn 是节点数。二叉树每个节点最多入队一次,二叉树最大有 nn 层,小顶堆保护 kk 个数的时刻复杂度为 O(nlgk)O(nlgk);
- 空间复杂度:O(n)O(n) 小顶堆空间 O(k)O(k),递归栈空间最大 O(n)O(n)。
2584. 切割数组使乘积互质(Medium)
标题地址
leetcode.cn/problems/sp…
标题描绘
给你一个长度为n
的整数数组nums
,下标从0开端。
假如在下标i
处切割数组,其间0 <= i <= n - 2
,使前i + 1
个元素的乘积和剩余元素的乘积互质,则以为该切割有用。
- 例如,假如
nums = [2, 3, 3]
,那么在下标i = 0
处的切割有用,由于2
和9
互质,而在下标i = 1
处的切割无效,由于6
和3
不互质。在下标i = 2
处的切割也无效,由于i == n - 1
。
回来能够有用切割数组的最小下标i
,假如不存在有用切割,则回来-1
。
当且仅当gcd(val1, val2) == 1
成立时,val1
和val2
这两个值才是互质的,其间gcd(val1, val2)
表明val1
和val2
的最大公约数。
题解(质因子分化)
这道题是这场周赛中最复杂的标题,应该放在 T4。
由于多个数相乘的成果会溢出(假如标题中存在 0 还会搅扰),所以这道题不能用前后缀分化的思路。 比较容易想到的思路是做质因子分化:明显合法切割数点的左右两边不能有公共质因子,不然子集的乘积必定是非互质的。
举个例子,在数组 [1, 2, 3, 2, 5] 中,将质因子 2
划分到不同子集的计划是过错的:
- [1 | 2, 3, 2, 5]:过错切割
- [1 , 2 | 3, 2, 5]:正确切割
- [1 , 2, 3 | 2, 5]:正确切割
- [1 , 2, 3, 2 | 5]:过错切割
脑海中有闪现过状况压缩,但标题输入数据较大无法完成,只能有散列表记载质因子信息。因而咱们的算法是:先对 nums 数组中的每个元素做质因数分化,然后枚举一切切割点,统计左右子会集质因子的呈现次数。假如呈现同一个质因子再左右子会集的呈现次数一起大于 1,阐明切割点不成立。
class Solution {
fun findValidSplit(nums: IntArray): Int {
val n = nums.size
// 质因子计数
val leftCount = HashMap<Int, Int>()
val rightCount = HashMap<Int, Int>()
// 质因子分化
val primeMap = HashMap<Int, HashSet<Int>>()
for (num in nums) {
// 对 num 做质因数分化
primeMap[num] = HashSet<Int>()
var x = num
var prime = 2
while (prime * prime <= x) {
if (x % prime == 0) {
// 发现质因子
primeMap[num]!!.add(prime)
rightCount[prime] = rightCount.getOrDefault(prime, 0) + 1
// 消除一切 prime 因子
while (x % prime == 0) x /= prime
}
prime++
}
if(x > 1) {
// 剩余的质因子
primeMap[num]!!.add(x)
rightCount[x] = rightCount.getOrDefault(x, 0) + 1
}
}
// 枚举切割点
outer@ for (index in 0..n - 2) {
for (prime in primeMap[nums[index]]!!) {
leftCount[prime] = leftCount.getOrDefault(prime, 0) + 1
rightCount[prime] = rightCount[prime]!! - 1
}
for ((prime, count) in leftCount) {
if (rightCount[prime]!! != 0) continue@outer
}
return index
}
return -1
}
}
复杂度剖析:
- 时刻复杂度:O(nU+n⋅m)O(n\sqrt{U}+nm) 其间 nn 是 numsnums 数组的长度,U 是数组元素的最大值,mm 是 UU 范围内的质数个数 UlogU\frac{U}{logU} 。时刻复杂度分为两部分,质因数分化占用 O(nU)O(n\sqrt{U}),枚举切割点的每轮循环需要枚举一切质数,占用 O(n⋅m)O(nm);
- 空间复杂度:O(n⋅m+m)O(nm + m) 质因子分化映射表和计数表。
题解二(质因数分化 + 兼并区间)
思路来历:灵茶山艾符的题解
统计每种质因子在数组中呈现的开端方位 left
和停止方位 right
,假如切割点位于 [left, right)
区间,那么左右两子集必定会存在公共质因子。
因而咱们的算法是:将质数的散布看成一个接连区间,依照区间开端方位对一切区间排序。遍历区间并保护最大区间停止方位 preEnd
,假如当时区间与 preEnd 不接连,则阐明以当时方位为切割点的计划不会拆分区间,也就找到目标答案。
假如依照这个思路理解,这道题本质上和 55. 跳跃游戏 类似。
class Solution {
fun findValidSplit(nums: IntArray): Int {
// 质因子区间 <首次呈现方位,末次呈现方位>
val primeMap = HashMap<Int, IntArray>()
// 质因数分化
for ((index, num) in nums.withIndex()) {
// 对 num 做质因数分化
var x = num
var prime = 2
while (prime * prime <= x) {
if (x % prime == 0) {
// 发现质因子
primeMap.getOrPut(prime) { intArrayOf(index, index) }[1] = index
// 消除一切 prime 因子
while (x % prime == 0) x /= prime
}
prime++
}
if (x > 1) {
// 剩余的质因子
primeMap.getOrPut(x) { intArrayOf(index, index) }[1] = index
}
}
// 区间排序
val areaList = primeMap.values.toMutableList()
Collections.sort(areaList) { e1, e2 ->
e1[0] - e2[0]
}
// 枚举区间
var preEnd = 0
for (area in areaList) {
if (area[0] > preEnd) return area[0] - 1
preEnd = Math.max(preEnd, area[1])
}
return -1
}
}
复杂度剖析:
- 时刻复杂度:O(nU+mlgm+m)O(n\sqrt{U}+mlgm+m) 质因数分化时刻 O(nU)O(n\sqrt{U}),排序时刻 O(mlgm)O(mlgm),枚举区间时刻 O(m)O(m);
- 空间复杂度:O(m+lgm)O(m + lgm) 质因子区间数组占用 O(m)O(m),排序递归栈空间 O(lgm)O(lgm)。
题解三(兼并区间 + 排序优化)
题解二中的排序时刻能够优化。
由于咱们是从前往后分化 nums 数组,每分化一个质因子 prime 时,它必定能够更新该质数区间的末次呈现方位。所以咱们不必等到最终再做一次区间排序,直接在做质因数分化时保护 preEnd。在题解二中,咱们是从区间的维度保护 preEnd
,现在咱们直接从 nums 数组的维度保护 preEnd。
class Solution {
fun findValidSplit(nums: IntArray): Int {
val n = nums.size
// start[p] 表明质数 p 首次呈现停止
val start = HashMap<Int, Int>()
// end[i] 表明以 i 为左端点的区间的最大右端点
val end = IntArray(n)
// 质因数分化
for ((index, num) in nums.withIndex()) {
// 对 num 做质因数分化
var x = num
var prime = 2
while (prime * prime <= x) {
if (x % prime == 0) {
// 发现质因子
if (!start.containsKey(prime)) {
start[prime] = index
} else {
end[start[prime]!!] = index
}
// 消除一切 prime 因子
while (x % prime == 0) x /= prime
}
prime++
}
if (x > 1) {
// 剩余的质因子
if (!start.containsKey(x)) {
start[x] = index
} else {
end[start[x]!!] = index
}
}
}
var preEnd = 0
for (index in 0 until n) {
if (index > preEnd) return index - 1
preEnd = Math.max(preEnd, end[index])
}
return -1
}
}
复杂度剖析:
- 时刻复杂度:O(nU+m)O(n\sqrt{U}+m) 质因数分化时刻 O(nU)O(n\sqrt{U}),枚举数组时刻 O(n)O(n);
- 空间复杂度:O(n)O(n) endend 数组空间。
2585. 获得分数的方法数(Hard)
标题地址
leetcode.cn/problems/nu…
标题描绘
考试中有n
种类型的标题。给你一个整数target
和一个下标从0开端的二维整数数组types
,其间types[i] = [counti, marksi]
表明第i
种类型的标题有counti
道,每道标题对应marksi
分。
回来你在考试中恰好得到target
分的方法数。由于答案可能很大,成果需要对109 +7
取余。
留意,同类型标题无法区别。
- 比如说,假如有
3
道同类型标题,那么回答第1
和第2
道标题与回答第1
和第3
道标题或者第2
和第3
道标题是相同的。
题解(背包问题)
这是分组背包模板题,OIWiki-背包 DP。
界说 dp[i][j]dp[i][j] 表明以物品 [i][i] 停止且分数为 jj 的计划数,则有:
dp[i][j]=dp[i−1][j]+∑k=0k=j/countidp[i−1][j−k∗⋅markssi]dp[i][j] = dp[i – 1][j] + \sum_{k=0}^{k=j/count_i}dp[i – 1][j – k*marks_{si}]
class Solution {
fun waysToReachTarget(target: Int, types: Array<IntArray>): Int {
val MOD = 1000000007
// 背包问题
val n = types.size
// dp[i][j] 表明以 [i] 停止且分数为 j 的计划数
val dp = Array(n + 1) { IntArray(target + 1) }.apply {
// 不挑选且分数为 0 的计划数为 1
this[0][0] = 1
}
// 枚举物品
for (i in 1..n) {
val count = types[i - 1][0]
val mark = types[i - 1][1]
for (j in target downTo 0) {
dp[i][j] += dp[i - 1][j]
for (k in 1..Math.min(count, j / mark)) {
dp[i][j] = (dp[i][j] + dp[i - 1][j - k * mark]) % MOD
}
}
}
return dp[n][target]
}
}
彻底背包能够撤销物品维度优化空间:
class Solution {
fun waysToReachTarget(target: Int, types: Array<IntArray>): Int {
val MOD = 1000000007
// 背包问题
val n = types.size
// dp[i][j] 表明以 [i] 停止且分数为 j 的计划数
val dp = IntArray(target + 1).apply {
// 不挑选且分数为 0 的计划数为 1
this[0] = 1
}
// 枚举物品
for (i in 1..n) {
val count = types[i - 1][0]
val mark = types[i - 1][1]
for (j in target downTo 0) {
for (k in 1..Math.min(count, j / mark)) {
dp[j] = (dp[j] + dp[j - k * mark]) % MOD
}
}
}
return dp[target]
}
}
复杂度剖析:
- 时刻复杂度:O(target⋅C)O(targetC) 其间 CC 是一切 counticount_i 之和。
- 空间复杂度:O(target)O(target)
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