前言
整体评价
手速场+模拟场,思路和解法都蛮直接的。
所以搞点活
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如果T2,如果不固定左上角,批量查询某个点为左上角,求满足总和 ≤ k \le k ≤k的子矩阵个数
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如果T2,如果不固定左上角,求总和 ≤ k \le k ≤k的子矩阵个数
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如果T3, 数值不局限于0,1,2, 求最小操作数
A. 将元素分配到两个数组中 I
思路: 模拟
模拟即可,没啥可说的。
class Solution {
public int[] resultArray(int[] nums) {
List<Integer> r1 = new ArrayList<>(List.of(nums[0]));
List<Integer> r2 = new ArrayList<>(List.of(nums[1]));
for (int i = 2; i < nums.length; i++) {
if (r1.get(r1.size() - 1) > r2.get(r2.size() - 1)) {
r1.add(nums[i]);
} else {
r2.add(nums[i]);
}
}
r1.addAll(r2);
return r1.stream().mapToInt(Integer::valueOf).toArray();
}
}
B. 元素和小于等于 k 的子矩阵的数目
思路: 二维前缀和 + 枚举
因为固定左上角,所以子矩阵的个数为 n ∗ m n * m n∗m
前缀和预处理, O ( n ∗ m ) O(n * m) O(n∗m)
枚举子矩阵为, O ( n ∗ m ) O(n * m) O(n∗m)
class Solution {
public int countSubmatrices(int[][] grid, int k) {
int h = grid.length, w = grid[0].length;
long[][] pre = new long[h + 1][w + 1];
for (int i = 0; i < h; i++) {
for (int j = 0; j < w; j++) {
pre[i + 1][j + 1] = pre[i + 1][j] + pre[i][j + 1] - pre[i][j] + grid[i][j];
}
}
int res = 0;
for (int i = 0; i < h; i++) {
for (int j = 0; j < w; j++) {
if (pre[i + 1][j + 1] <= k) {
res ++;
}
}
}
return res;
}
}
思考:
如果左上角并不固定,而且以任意点出发,求满足要求的子矩阵数? 而且这个查询量不小?
那面对这个问题,该如何求解呢?
感觉一次查询,可以从 O ( n ∗ m ) 优化为 O ( n + m ) O(n * m) 优化为 O(n+m) O(n∗m)优化为O(n+m),就是从右上点出发,逐渐收敛到左下。
C. 在矩阵上写出字母 Y 所需的最少操作次数
思路: 模拟 + 枚举组合
唯一可以增加难度的是,不限定数值范围
不过这也才基本的nlargest问题
class Solution {
boolean isJudge(int y, int x, int n) {
if (y == x && y <= n / 2) {
return true;
}
if (y + x == n - 1 && y <= n / 2) {
return true;
}
if (y >= n / 2 && x == n / 2) {
return true;
}
return false;
}
public int minimumOperationsToWriteY(int[][] grid) {
int n = grid.length;
int[] ys = new int[3];
int[] nys = new int[3];
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
int id = grid[i][j];
if (isJudge(i, j, n)) {
ys[id]++;
} else {
nys[id]++;
}
}
}
// 枚举即可
int res = n * n;
int totYs = n/2 + n/2 + n/2 + 1;
int totNys = n * n - totYs;
for (int i = 0; i < 3; i++) {
for (int j = 0; j < 3; j++) {
if (i != j) {
res = Math.min(res, (totYs - ys[i]) + (totNys - nys[j]));
}
}
}
return res;
}
}
D. 将元素分配到两个数组中 II
思路:离散化 + 树状数组
板子题,而且非常的直接
class Solution {
static class BIT {
int n;
int[] arr;
public BIT(int n) {
this.n =n;
this.arr = new int[n + 1];
}
int query(int p) {
int res = 0;
while (p > 0) {
res += arr[p];
p -= p & -p;
}
return res;
}
void update(int p, int d) {
while (p <= n) {
arr[p] += d;
p += p & -p;
}
}
}
public int[] resultArray(int[] nums) {
List<Integer> arr1 = new ArrayList<>(List.of(nums[0]));
List<Integer> arr2 = new ArrayList<>(List.of(nums[1]));
// 离散化过程
TreeSet<Integer> ts = new TreeSet<>();
for (int v: nums) ts.add(v);
int ptr = 1;
Map<Integer, Integer> idMap = new HashMap<>();
for (var k: ts) {
idMap.put(k, ptr++);
}
// 树状数组模拟过程
BIT bit1 = new BIT(ptr);
BIT bit2 = new BIT(ptr);
bit1.update(idMap.get(nums[0]), 1);
bit2.update(idMap.get(nums[1]), 1);
for (int i = 2; i < nums.length; i++) {
int v = nums[i];
Integer k = idMap.get(v);
int cnt1 = bit1.query(ptr) - bit1.query(k);
int cnt2 = bit2.query(ptr) - bit2.query(k);
if (cnt1 > cnt2 || (cnt1 == cnt2 && arr2.size() >= arr1.size())) {
arr1.add(v);
bit1.update(k, 1);
} else {
arr2.add(v);
bit2.update(k, 1);
}
}
arr1.addAll(arr2);
return arr1.stream().mapToInt(Integer::valueOf).toArray();
}
}