【C++前后缀分解动态规划】2100. 适合野炊的日子|1702

news2024/11/15 14:01:35

本文涉及知道点

C++前后缀分解
C++动态规划

LeetCode2100. 适合野炊的日子

你和朋友们准备去野炊。给你一个下标从 0 开始的整数数组 security ，其中 security[i] 是第 i 天的建议出行指数。日子从 0 开始编号。同时给你一个整数 time 。
如果第 i 天满足以下所有条件，我们称它为一个适合野炊的日子：
第 i 天前和后都分别至少有 time 天。
第 i 天前连续 time 天建议出行指数都是非递增的。
第 i 天后连续 time 天建议出行指数都是非递减的。
更正式的，第 i 天是一个适合野炊的日子当且仅当：security[i - time] >= security[i - time + 1] >= … >= security[i] <= … <= security[i + time - 1] <= security[i + time].
请你返回一个数组，包含所有适合野炊的日子（下标从 0 开始）。返回的日子可以任意顺序排列。
示例 1：
输入：security = [5,3,3,3,5,6,2], time = 2
输出：[2,3]
解释：
第 2 天，我们有 security[0] >= security[1] >= security[2] <= security[3] <= security[4] 。
第 3 天，我们有 security[1] >= security[2] >= security[3] <= security[4] <= security[5] 。
没有其他日子符合这个条件，所以日子 2 和 3 是适合野炊的日子。
示例 2：
输入：security = [1,1,1,1,1], time = 0
输出：[0,1,2,3,4]
解释：
因为 time 等于 0 ，所以每一天都是适合野炊的日子，所以返回每一天。
示例 3：
输入：security = [1,2,3,4,5,6], time = 2
输出：[]
解释：
没有任何一天的前 2 天建议出行指数是非递增的。
所以没有适合野炊的日子，返回空数组。
提示：
1 <= security.length <= 10⁵
0 <= security[i], time <= 10⁵

前后缀分解

n = security.length
left[i] 记录以nums[i]结尾的最长非递增子数组的长度。
如果left[i] <= left[i-1]则left[i] = left[i-1]+1；否则left[i] =1 。
right[i]记录以nums[i]开始的最长非递减子数组的长度。
如果left[i]和right[i]大于time，则是好日子。
right[n-1-i] 就是nums的转置数组的left[i]

代码

打开打包代码的方法兼述单元测试

核心代码

class Solution {
		public:
			vector<int> goodDaysToRobBank(vector<int>& security, int time) {
				m_iN = security.size();
				auto Do = [&](const vector<int>& security) {
					vector<int> ret(m_iN, 1);
					for (int i = 1; i < m_iN; i++) {
						if (security[i] <= security[i - 1]) {
							ret[i] = ret[i - 1] + 1;
						}
					}
					return ret;
				};
				auto left = Do(security);
				auto right = Do(vector<int>(security.rbegin(), security.rend()));
				vector<int> ret;
				for (int i = 0; i < m_iN; i++) {
					if ((left[i] > time) && (right[m_iN - 1 - i] > time)) {
						ret.emplace_back(i);
					}
				}
				return ret;
			}
			int m_iN;
		};

单元测试

	vector<int> security;
		int time;
		TEST_METHOD(TestMethod11)
		{
			security = { 5, 3, 3, 3, 5, 6, 2 }, time = 2;
			auto res = Solution().goodDaysToRobBank(security, time);
			AssertEx({ 2,3 }, res);
		}
		TEST_METHOD(TestMethod12)
		{
			security = { 1,1,1,1,1 }, time = 0;
			auto res = Solution().goodDaysToRobBank(security, time);
			AssertEx({ 0,1,2,3,4 }, res);
		}
		TEST_METHOD(TestMethod13)
		{
			security = { 1,2,3,4,5,6 }, time = 2;
			auto res = Solution().goodDaysToRobBank(security, time);
			AssertEx({  }, res);
		}

扩展阅读

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