第 122 场 LeetCode 双周赛题解

发布时间:2024-01-21 10:33:14

A 将数组分成最小总代价的子数组 I

在这里插入图片描述

枚举:枚举后两个子数组的起始下标

class Solution {
public:
    int minimumCost(vector<int> &nums) {
        int n = nums.size();
        int res = INT32_MAX;
        for (int i = 1; i < n; i++)
            for (int j = i + 1; j < n; j++)
                res = min(res, nums[0] + nums[i] + nums[j]);
        return res;
    }
};

B 判断一个数组是否可以变为有序

在这里插入图片描述

模拟:模拟冒泡排序的过程,若相邻元素大小关系需要交换位置,但其二进制下数位为 1 的数目不同,则返回false,若完成排序返回true

class Solution {
public:
    bool canSortArray(vector<int> &nums) {
        int n = nums.size();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n - 1; j++) {
                if (nums[j] <= nums[j + 1])
                    continue;
                if (popcnt(nums[j]) != popcnt(nums[j + 1]))
                    return false;
                swap(nums[j], nums[j + 1]);
            }
        }
        return true;
    }

    int popcnt(int x) {//x的二进制下数位为1的数目 
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < 9; i++)
            if (x >> i & 1)
                res++;
        return res;
    }
};

C 通过操作使数组长度最小在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

脑筋急转弯:设 n u m s nums nums 中最小元素为 x,1)若存在 y 使得 y%x ≠ \ne = 0 ,则可以通过y%x将其余所有元素删除,最终答案为 1 ;2)否则用 x 可以将所有其他元素删除,然后最后只剩所有的 x ,此时最后数组的最小长度为 ? c o u n t ( x ) 2 ? \left \lceil \frac {count(x)}{2} \right \rceil ?2count(x)??

class Solution {
public:
    int minimumArrayLength(vector<int> &nums) {
        sort(nums.begin(), nums.end());
        int n = nums.size();
        for (int i = 1; i < n; i++)
            if (nums[i] % nums[0] != 0)
                return 1;
        return (count(nums.begin(), nums.end(), nums[0]) + 1) / 2;
    }
};

D 将数组分成最小总代价的子数组 II

在这里插入图片描述
滑动窗口+堆+哈希表:枚举第 k k k 个子数组的开始下标 i i i ,此时 k k k 个子数组的最小代价为 n u m s [ 0 ] + n u m s [ i ] + s nums[0]+nums[i]+s nums[0]+nums[i]+s s s s n u m s [ i ? d i s t , i ? 1 ] nums[i-dist,i-1] nums[i?dist,i?1] 中最小的 k ? 2 k-2 k?2 个元素之和,通过枚举 i i i ,然后通过两个堆和两个哈希表维护 s s s

class Solution {
public:
    using ll = long long;

    long long minimumCost(vector<int> &nums, int k, int dist) {
        int n = nums.size();
        priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> out;//最大堆,在nums[i-dist,i-1]范围内,不在最小的k-2个之内
        priority_queue<int> sel;//最小堆,在nums[i-dist,i-1]范围内,且在最小的k-2个之内
        unordered_map<int, int> cs, co;//cs: sel中对应元素的数目,co:out中对应元素的数目
        ll s = 0;
        for (int i = 1; i <= k - 2; i++) {//初始化sel,cs
            s += nums[i];
            sel.push(nums[i]);
            cs[nums[i]]++;
        }
        ll res = INT64_MAX;
        for (int i = k - 1; i < n; i++) {//枚举i
            if (int pre = i - dist - 1;pre >= 1) {//滑动窗口右移,即nums[pre]移出窗口
                while (cs[sel.top()] == 0)//更新sel
                    sel.pop();
                if (nums[pre] <= sel.top()) {//需要更新sel和out
                    cs[nums[pre]]--;
                    s -= nums[pre];
                    while (co[out.top()] == 0)//更新out
                        out.pop();
                    s += out.top();
                    sel.push(out.top());
                    cs[out.top()]++;
                    co[out.top()]--;
                    out.pop();
                } else//只需更新co
                    co[nums[pre]]--;

            }
            res = min(res, nums[0] + s + nums[i]);
            out.push(nums[i]);
            co[nums[i]]++;
            while (cs[sel.top()] == 0)
                sel.pop();
            while (co[out.top()] == 0)
                out.pop();
            if (!out.empty() && sel.top() > out.top()) {//需要更新sel和out
                int mx = sel.top();
                int mn = out.top();
                cs[mx]--;
                cs[mn]++;
                co[mn]--;
                co[mx]++;
                s -= mx;
                s += mn;
                sel.pop();
                sel.push(mn);
                out.pop();
                out.push(mx);
            }
        }
        return res;
    }
};
文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_40519680/article/details/135725857
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