第 397 场 LeetCode 周赛题解

news2024/11/15 8:00:27

A 两个字符串的排列差

在这里插入图片描述

模拟:遍历 s s s 记录各字符出现的位置,然后遍历 t t t 计算排列差

class Solution {
  public:
    int findPermutationDifference(string s, string t) {
        int n = s.size();
        vector<int> loc(26);
        for (int i = 0; i < n; i++)
            loc[s[i] - 'a'] = i;
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++)
            res += abs(loc[t[i] - 'a'] - i);
        return res;
    }
};

B 从魔法师身上吸取的最大能量

在这里插入图片描述

模拟:设 p [ i ] p[i] p[i] 为从 i i i 出发能获得的最大能量,逆序遍历 e n e r g y energy energy p p p

class Solution {
  public:
    int maximumEnergy(vector<int>& energy, int k) {
        int n = energy.size();
        vector<int> p(n);
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--)
            p[i] = i + k < n ? p[i + k] + energy[i] : energy[i];
        return *max_element(p.begin(), p.end());
    }
};

C 矩阵中的最大得分

在这里插入图片描述

前缀极值:可以发现一条移动路径的得分只和路径的终点和起点有关,所以当终点固定为 g r i d [ i ] [ j ] grid[i][j] grid[i][j] 时,起点值为 g r i d [ 0 , i ] [ 0 , j ] grid[0,i][0,j] grid[0,i][0,j] 中非 g r i d [ i ] [ j ] grid[i][j] grid[i][j] 的最小值时得分最大。所以枚举终点,用二维前缀维护子矩阵中非 g r i d [ i ] [ j ] grid[i][j] grid[i][j] 的最小值。

class Solution {
  public:
    int maxScore(vector<vector<int>>& grid) {
        int m = grid.size(), n = grid[0].size();
        int mn[m][n];
        int res = INT32_MIN;
        for (int i = 0; i < m; i++)
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (i == 0) {
                    mn[i][j] = j == 0 ? grid[i][j] : min(mn[i][j - 1], grid[i][j]);
                    if (j != 0)
                        res = max(res, grid[i][j] - mn[i][j - 1]);
                } else {
                    mn[i][j] = j == 0 ? min(mn[i - 1][j], grid[i][j]) : min({mn[i - 1][j], mn[i][j - 1], grid[i][j]});
                    if (j != 0)
                        res = max(res, grid[i][j] - min(mn[i - 1][j], mn[i][j - 1]));
                    else
                        res = max(res, grid[i][j] - mn[i - 1][j]);
                }
            }
        return res;
    }
};

D 找出分数最低的排列

在这里插入图片描述

状态压缩:根据分数计算公式,有一个重要的结论是:把 p e r m perm perm 看成一个环,在环上选择不同位置作为数组起点可以得到不同的 p e r m perm perm 数组,但这些 p e r m perm perm 数组的分数是相同的,所以要想字典序最小, p e r m perm perm 首位为 0 0 0 。设 p [ c u r ] [ p i ] p[cur][pi] p[cur][pi] 为“当前各数的使用状态为 c u r cur cur (若 c u r > > i & 1 cur>>i\&1 cur>>i&1 i i i 已使用), p e r m perm perm 下一位为 p i pi pi ”的情况下,接下来能够获得的最大得分。通过记忆化搜索实现状态转移求 p [ 0 ] [ 0 ] p[0][0] p[0][0] , 同时用数组间接记录状态转移的路径。

class Solution {
  public:
    vector<int> findPermutation(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        int N = 1 << n;
        vector<vector<int>> p(N, vector<int>(n, -1));//-1:初始化标志
        vector<vector<int>> select(N, vector<int>(n, -1));//数组间接记录状态转移的路径

        function<int(int, int, int)> get = [&](int cur, int pi, int ind) {
            if (p[cur][pi] != -1)
                return p[cur][pi];
            if (ind == n - 1)//pi为perm的最后一个元素
                return p[cur][pi] = abs(pi - nums[0]);
            p[cur][pi] = INT32_MAX;
            for (int np = 0; np < n; np++)
                if ((cur >> np & 1) == 0 && np != pi)//枚举perm中pi的后一个元素np
                    if (abs(pi - nums[np]) + get(cur | (1 << pi), np, ind + 1) < p[cur][pi]) {
                        p[cur][pi] = abs(pi - nums[np]) + get(cur | (1 << pi), np, ind + 1);
                        select[cur][pi] = np;//记录路径
                    }

            return p[cur][pi];
        };
        get(0, 0, 0);

        vector<int> res;
        int new_mask, new_cur;
        for (int cur = 0, mask = 0; res.size() < n; mask = new_mask, cur = new_cur) {//重现路径
            res.push_back(cur);
            new_mask = mask | (1 << cur);
            new_cur = select[mask][cur];
        }
        return res;
    }
};

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1679652.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

一种基于电场连续性的高压MOSFET紧凑模型,用于精确表征电容特性

来源&#xff1a;A Compact Model of High-Voltage MOSFET Based on Electric Field Continuity for Accurate Characterization of Capacitance&#xff08;TED 24年&#xff09; 摘要 本文提出了一种新的高压MOSFET&#xff08;HV MOS&#xff09;紧凑模型&#xff0c;以消…

每天Get一个小技巧:用DolphinScheduler实现隔几天调度

转载自tuoluzhe8521 这篇小短文将教会你如何使用Apache DolphinScheduler实现隔几天调度&#xff0c;有此需求的小伙伴学起来&#xff01; 1 场景分析 DolphinScheduler定时器模块-定时调度时每3秒|每3分钟|每3天这种定时&#xff0c;不能够跨分钟&#xff0c;跨小时&#x…

在做题中学习(59):除自身以为数组的乘积

238. 除自身以外数组的乘积 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 解法&#xff1a;前缀积和后缀积 思路&#xff1a;answer中的每一个元素都是除自己以外所有元素的和。那就处理一个前缀积数组和后缀积数组。 而前缀积(f[i])是&#xff1a;[0,i-1]所有元素的乘积 后缀…

6. 网络编程-网络io与select、poll,epoll

https://0voice.com/uiwebsite/html/courses/v13.7.html 首先看看这个学习计划 网络、网络编程、网络原理基础组件&#xff0c;20个。中间件 Redis ,MySQL&#xff0c;Kafka&#xff0c;RPC&#xff0c;Nginx开源框架&#xff08;解决方案&#xff09;业务开发(工程师开发&am…

【C语言】5.C语言函数(2)

文章目录 7.嵌套调⽤和链式访问7.1 嵌套调⽤7.2 链式访问 8.函数的声明和定义8.1 单个⽂件8.2 多个⽂件8.3 static 和 extern8.3.1 static 修饰局部变量8.3.2 static 修饰全局变量8.3.3 static 修饰函数 7.嵌套调⽤和链式访问 7.1 嵌套调⽤ 嵌套调用就是函数之间的互相调用。…

震撼发布!GPT-4o 上线!

5 月 14日凌晨一点&#xff0c;OpenAI 发布了 GPT-4o&#xff01; 新模型的功能简单概括就是&#xff1a;更快、更智能、更像人类。 秉承着持续更新的态度&#xff0c;Hulu AI 快速接入 GPT-4o 啦&#xff01; 继 5 月份上线 Suno 之后&#xff0c;这次是 Hulu AI 的又一重大…

Android 应用开发-实现将公共存储空间内的文件复制到应用的私用存储空间中

一、前言 几个月前&#xff0c;我用Android Studio给公司销售部门的同事开发了一款手机app&#xff0c;让同事们用自己的手机就能进行商品的扫码盘点操作&#xff0c;帮他们提高了工作效率&#xff0c;他们用了一段时间&#xff0c;反映还不错。不过前几天&#xff0c;销售部门…

Mysql 事务隔离级别

前言 在数据库管理系统中&#xff0c;事务&#xff08;Transaction&#xff09;是保证数据一致性和完整性的重要机制。在并发环境下&#xff0c;多个事务同时操作相同的数据可能会引发各种问题&#xff0c;如脏读、不可重复读、幻读等。为了解决这些问题&#xff0c;MySQL提供…

腾讯开源混元DiT文生图模型,消费级单卡可推理

节前&#xff0c;我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会&#xff0c;邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。 针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。 总结链接…

script标签以及defer和async属性

1. <script>标签 将JavaScript代码嵌入到HTML中主要方式是使用<script>元素。 使用<script>的方式有两种&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;直接在网页中嵌入JavaScript代码&#xff1a; <script>function sayHi() {console.log("Hi"…

基于springboot+vue+Mysql的大学生社团活动平台

开发语言&#xff1a;Java框架&#xff1a;springbootJDK版本&#xff1a;JDK1.8服务器&#xff1a;tomcat7数据库&#xff1a;mysql 5.7&#xff08;一定要5.7版本&#xff09;数据库工具&#xff1a;Navicat11开发软件&#xff1a;eclipse/myeclipse/ideaMaven包&#xff1a;…

PCIE协议-2-事务层规范-Transaction Ordering

2.4.1 事务排序规则 表2-40定义了PCI Express事务的排序要求。此表中定义的规则适用于PCI Express上的所有事务类型&#xff0c;包括内存、I/O、配置和消息事务。在单个流量类别&#xff08;Traffic Class&#xff0c;TC&#xff09;内&#xff0c;这些排序规则适用。不同TC标…

VUE之旅—day2

文章目录 Vue生命周期和生命周期的四个阶段created应用—新闻列表渲染mounted应用—进入页面搜索框就获得焦点账单统计&#xff08;Echarts可视化图表渲染&#xff09; Vue生命周期和生命周期的四个阶段 思考&#xff1a; 什么时候可以发送初始化渲染请求&#xff1f;&#xff…

经验分享智能产品从0到1全流程

大家好&#xff0c;今天继续分享文章&#xff0c;这篇文章在网络上搜索资料时&#xff0c;有感而发&#xff0c;分享一个智能产品从0到1的整个生命周期中需要经历哪些阶段&#xff0c;我这里以开发一个mini补光灯为例&#xff0c;深入探索各个阶段可能涉及的具体活动和考虑事项…

记录计全支付切换到RabbitMQ时启动报错的问题

记录计全支付切换到RabbitMQ时启动报错的问题 首先在application.yml中切换到RabbitMQ配置安装RabbitMQ、Erlang、延时插件 rabbitmq_delayed_message_exchange&#xff0c;延迟插件必装 首先在application.yml中切换到RabbitMQ配置 # 第一处rabbitmq:addresses: 127.0.0.1:56…

TRL校准和De-embedding的区别以及如何操作?

Fiture的性能可以在测试前利用TRL校准件移除掉&#xff0c;但是TRL的步骤比较繁琐或者说TRL校准件&#xff08;包含直通、反射、多条Line&#xff09;很难设计(如果做到很高的频率对设计和加工制造的要求都很高)&#xff0c;此时可以选择只做一根2x Through&#xff08;直通件&…

电脑常用的PDF阅读器-嗨动PDF编辑器!带你详细了解它

电脑常用的PDF阅读器-嗨动PDF编辑器&#xff01;在数字化信息爆炸的时代&#xff0c;PDF格式的文件因其易于打印和保留原始格式等优点&#xff0c;成为了人们日常工作和学习的常用格式。而对于PDF文件的处理&#xff0c;一款功能强大、操作简便的PDF阅读器是必不可少的。今天&a…

世界500强企业建设软件开发安全体系,打造DevSecOps示范标杆

某世界500强企业旗下拥有众多知名汽车品牌&#xff0c;业务涵盖出行服务、科技创新、金融服务、教育等。该集团一直专注于技术创新和人才培养&#xff0c;同时也是国内第一批倡议并践行“数字化转型”的汽车行业企业。 数智化建设转型&#xff0c;研发安全体系建设势在必行 在…

C#【进阶】委托和事件

委托和事件 文章目录 1、委托1、委托概念2、基本语法3、定义自定义委托4、使用自定义委托5、委托变量可以存储多个函数6、系统定义好的委托思考 怪物死亡数据更新 2、事件1、事件概念2、事件的使用3、为什么有事件思考 热水器 3、匿名函数1、匿名函数概念2、基本语法3、使用4、…

27_Scala功能函数

文章目录 功能函数1.功能函数处理集合数据2.扁平化操作3.按照指定条件将数据集中的数据进行过滤4.集合通过 自定义函数进行分组5.mapValues6.sortBy函数 功能函数 1.功能函数处理集合数据 –集合的功能函数 map List --> map( logical ) --> newList–实现一个不确定的…