Leetcode - 132双周赛

news2024/7/6 19:54:34

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一、3174. 清除数字

二、3175. 找到连续赢 K 场比赛的第一位玩家

三、3176. 求出最长好子序列 I

四、3177. 求出最长好子序列 II


一、3174. 清除数字

本题可以使用栈来模拟,遇到数字弹出栈顶元素,遇到字母入栈。

代码如下:

//使用字符串模拟栈实现
class Solution {
    public String clearDigits(String s) {
        StringBuilder st = new StringBuilder();
        for(char c : s.toCharArray()){
            if(Character.isDigit(c)){
                st.deleteCharAt(st.length()-1);
            }else{
                st.append(c);
            }
        }
        return st.toString();
    }
}

二、3175. 找到连续赢 K 场比赛的第一位玩家

 本题可以使用双端队列模拟,但是要注意当 k >= n 时,直接返回最大值

代码如下:

class Solution {
    public int findWinningPlayer(int[] s, int k) {
        int n = s.length;
        int mx = 0, idx = 0;
        Deque<int[]> que = new ArrayDeque<>();
        for(int i=0; i<n; i++){
            que.addLast(new int[]{s[i], i});
            if(mx < s[i]){
                mx = s[i];
                idx = i;
            }
        }
        if(k >= n) return idx;
        int t = k;
        mx = que.poll()[0];
        idx = 0;
        while(t > 0){
            int[] x = que.removeFirst();
            if(x[0] > mx){
                que.addLast(new int[]{mx, idx});
                mx = x[0];
                idx = x[1];
                t = k-1;
            }else{
                que.addLast(x);
                t--;
            }
        }
        return idx;
    }
}

我们发现当循环大于 n 的时候,返回的结果一定是 max(skills),所以我们只需要考虑在一个循环内能否找出连赢 k 场的玩家,可以使用一个变量 cnt 记录当前玩家的胜利次数,如果 cnt >= k,直接返回答案。否则返回 max(skills)

代码如下: 

class Solution {
    public int findWinningPlayer(int[] skills, int k) {
        int idx = 0;
        int cnt = 0;
        for(int i=1; i<skills.length; i++){
            if(skills[i] > skills[idx]){
                idx = i;
                cnt = 0;
            }
            cnt++;
            if(cnt >= k) return idx;
        }
        return idx;
    }
}

三、3176. 求出最长好子序列 I

本题可以使用dfs枚举选哪个/选或不选来解决,这里讲解枚举选哪个的做法。先定义dfs,我们需要当前下标 i,根据题目子序列中 seq[i] != seq[i+1] 的数不能超过 k 个,我们还需要上一次选择的下标 j,以及 seq[i] != seq[i+1] 的次数 k。所以可以定义 dfs(i,j,k):前一个数为nums[j]时,[i,n-1]的中取出最大子序列,且该子序列 seq[i] != seq[i+1] 的次数不超过 k。

但是这么写记忆化时需要三个参数,会导致时间复杂度过大,如何优化呢?可以发现上面是从前往后遍历,所以枚举时需要一个参数来告诉它起始点是什么。但是如果反过来遍历,就可以直接省去这个参数,因为我们是从 j - 1,往前遍历,重新定义 dfs(j,k):后一个数为nums[j]时,[0,j-1]的中取出最大子序列,且该子序列 seq[i] != seq[i+1] 的次数不超过 k。

代码如下: 

class Solution {
    public int maximumLength(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        memo = new int[n+1][k+1];
        for(int[] row : memo)
            Arrays.fill(row, -1);
        return dfs(n,k,nums);
    }
    int[][] memo;
    int dfs(int j, int k, int[] nums){
        int res = 0;
        if(memo[j][k] != -1) return memo[j][k]; 
        for(int i=0; i<j; i++){
            if(j==nums.length || nums[i] == nums[j])
                res = Math.max(res, dfs(i, k, nums)+1);
            else if(k > 0)
                res = Math.max(res, dfs(i, k-1, nums)+1);
        }
        return memo[j][k] = res;
    }
}

递推写法

f[i][j]:以 i 为结尾的子序列中最多有 j 个满足相邻元素不相等的最长子序列长度

假设 k < i:

  • nums[i] == nums[k],f[i][j] = Math.max(f[i][j],f[k][j]+1)
  • nums[i] != nums[k],f[i][j] = Math.max(f[i][j],f[k][j]+1)
class Solution {
    public int maximumLength(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        int[][] f = new int[n+1][k+1];
        int ans = 0;
        Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
        for(int i = 0; i < n; i++){
            f[i][0] = map.merge(nums[i], 1, Integer::sum);
            ans = Math.max(ans, f[i][0]);
        }
        for(int j = 1; j <= k; j++){
            f[0][j] = f[0][0];
        }
        for(int j=1; j<n; j++){
            for(int a=1; a<=k; a++){ 
                for(int i=0; i<j; i++){    
                    if(nums[i]==nums[j])
                        f[j][a] = Math.max(f[j][a], f[i][a]+1);
                    else
                        f[j][a] = Math.max(f[j][a], f[i][a-1]+1);
                }
            }
            ans = Math.max(ans, f[j][k]);
        }
        return ans;
    }
}

 

四、3177. 求出最长好子序列 II

本题和上一题一样,但是数据范围更大,上述n^2*k的做法超时了,如何优化??我们可以把f[i][j] 中的 i 转换成对应的 nums[i],这时 f[x][j]:以 x (即nums[i])结尾的子序列中最多有 j 个满足相邻元素不相等的最长子序列长度。

假设 k < i:

  • nums[k] == x,f[x][j] = Math.max(f[x][j],f[x][j]+1)
  • nums[k] != x,f[x][j] = Math.max(f[x][j],f[nums[k]][j-1]+1)

上述写法可以合并 f[x][j] = Math.max(f[x][j]+1,f[nums[k]][j-1]+1),我们可以额外维护一个mx[j] = max(f[nums[k]][j-1])就可以在O(1)时间算出f[x][j]

public class Solution {
    public int maximumLength(int[] nums, int k) {
        Map<Integer, int[]> fs = new HashMap<>();
        int[] mx = new int[k + 2];
        for (int x : nums) {
            int[] f = fs.computeIfAbsent(x, i -> new int[k + 1]);
            for (int j = k; j >= 0; j--) {
                f[j] = Math.max(f[j], mx[j]) + 1;
                mx[j + 1] = Math.max(mx[j + 1], f[j]);//同01背包,防止覆盖还需使用的值
            }
        }
        return mx[k + 1];
    }
}

 

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