题目列表

3295. 举报垃圾信息

3296. 移山所需的最少秒数

3297. 统计重新排列后包含另一个字符串的子字符串数目 I

3298. 统计重新排列后包含另一个字符串的子字符串数目 II

一、举报垃圾信息

 直接用哈希表统计bannedWords中的单词，遍历message中出现的垃圾信息个数即可，代码如下

class Solution {
public:
    bool reportSpam(vector<string>& message, vector<string>& bannedWords) {
        unordered_set<string> st(bannedWords.begin(),bannedWords.end());
        int ans = 0;
        for(auto& s:message){
            if(st.count(s)){
                if(++ans > 1)
                    return true;
            }
        }
        return false;
    }
};

二、移山所需要的最少秒数

这题的关键在于工人是同时开始工作的，也就是说，只要给定了一个时间，那么我们就能算出所有工人的降低的山的高度，从而来判断是否能将山的高度降为0，并且工作时间越长，山的高度被降为0的可能性越大，具有单调性，可以用二分来做。那么如何根据所给的时间来快速算出每个工人降低山的高度呢？假设降低的山的高度为 x，工人的基础工作时间为 t，给定的时间为 k，则有 1t+2t+3t+...+xt <= k，化简得 (x+1)*x/2*t <= k，只要解这个一元二次方程即可，代码如下

class Solution {
public:
    long long minNumberOfSeconds(int mountainHeight, vector<int>& workerTimes) {
        int n = workerTimes.size();
        auto check = [&](long long k)->bool{
            long long sum = 0;
            for(auto t:workerTimes){
                long long a = (sqrt(1 + 8.0*k/t) - 1) / 2.0;
                sum += a;
            }
            return sum >= mountainHeight;
        };
        int mx = ranges::max(workerTimes);
        int c = mountainHeight / n + 1; // 平均一个人需要降低的山的高度
        // 以工作时间最长的人完成工作的时间，作为所有人的工作上限时间
        long long l = 0, r = 1LL * (c + 1) * c / 2 * mx;
        while(l <= r){
            long long mid = l + (r - l)/2;
            if(check(mid)) r = mid - 1;
            else l = mid + 1;
        }
        return l;
    }
};

当然这题也可以用模拟来实现，代码如下

class Solution {
    using LL = long long;
public:
    long long minNumberOfSeconds(int mountainHeight, vector<int>& workerTimes) {
        priority_queue<tuple<LL,LL,int>,vector<tuple<LL,LL,int>>,greater<>> pq;
        // 记录该工人完成目前工作的总时间，当前工人降低山的高度需要的工作时间，基础工作时间
        for(auto t:workerTimes){
            pq.emplace(t,t,t); 
        }
        LL ans = 0;
        while(mountainHeight--){
            auto [cur, inc, base] = pq.top(); pq.pop();
            ans = cur;
            pq.emplace(cur + inc + base, inc + base, base);
        }
        return ans;
    }
};

三、统计重新排列后包含另一个字符串的子字符串数目I & II

思路如下 

1. 由于可以重新排列，所以我们并不关心字符的顺序，只关心它出现的次数，
2. 统计子字符串的数目，一般的思路就是枚举右端点，统计有几个符合条件的左端点 /  枚举左端点，统计有几个符合条件的右端点。
3. 根据第二点，如果枚举右端点 right，那么我们只要找到最靠近它的满足条件的左端点left，在left之前的所有下标都能作为左端点，即结果增加left+1
4. 以right为右端点的满足条件的最短区间[left，right]，会随着right的增加，而整体往右移，也就是是说left和right的变化具有单调性，对于这类区间的求解，我们可以使用滑动窗口

代码如下

class Solution {
public:
    long long validSubstringCount(string word1, string word2) {
        long long ans = 0;
        int cnt[26]{};
        for(auto e:word2)
            cnt[e-'a']++;
        int sum = word2.size();
        int cnt1[26]{};
        for(int l = 0, r = 0; r < word1.size(); r++){
            int i = word1[r] - 'a';
            cnt1[i]++;
            if(cnt1[i] <= cnt[i]) sum--;
            while(sum == 0){
                i = word1[l] - 'a';
                if(--cnt1[i] < cnt[i])
                    sum++;
                l++;
            }
            ans += l;
        }
        return ans;
    }
};