上岸算法 发表于 2021-7-25 19:20:31

LeetCode Weekly Contest 251解题报告

【 NO.1 字符串转化后的各位数字之和】

​解题思路
循环 k 次加和即可。

代码展示

class Solution {
    public int getLucky(String s, int k) {
      String s2 = "";
      for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            s2 += String.valueOf((int) (s.charAt(i) - 'a' + 1));
      }
      int result = 0;
      for (int i = 0; i < k; i++) {
            result = 0;
            for (int j = 0; j < s2.length(); j++) {
                result += s2.charAt(j) - '0';
            }
            s2 = String.valueOf(result);
      }
      return result;
    }
}

【 NO.2 子字符串突变后可能得到的最大整数】

解题思路
贪心,这个子串的起点要尽可能得靠左,并且突变后一定要变大。

代码展示

class Solution {
   public String maximumNumber(String num, int[] change) {
       StringBuilder result = new StringBuilder();
       int status = 0;
       for (int i = 0; i < num.length(); i++) {
         char oldChar = num.charAt(i);
         char newChar = (char) (change + '0');
         if (status == 2) { // status == 2 表示已经结束了突变,直接使用 oldChar
               result.append(oldChar);
          } else if (status == 1) { // status == 1 表示正在突变,进行对比,决定是否结束突变
               if (oldChar <= newChar) {
                   result.append(newChar);
            } else {
                   result.append(oldChar);
                   status = 2;
            }
          } else if (status == 0) { // status == 0 表示还没开始突变,进行对比,决定是否开始突变
               if (oldChar < newChar) {
                   result.append(newChar);
                   status = 1;
            } else {
                   result.append(oldChar);
            }
          }
      }
       return result.toString();
}
}

【 NO.3 最大兼容性评分和】

解题思路
回溯,枚举所有的可能性即可。

代码展示

class Solution {
   int max;

   public int maxCompatibilitySum(int[][] students, int[][] mentors) {
       max = 0;
       boolean[] vis = new boolean;
       int[][] compat = new int;
       for (int i = 0; i < students.length; i++) {
         for (int j = 0; j < mentors.length; j++) {
               for (int k = 0; k < students.length; k++) {
                   if (students == mentors) {
                     compat++;
                  }
            }
          }
      }
       dfs(0, 0, compat, students.length, students.length, vis);
       return max;
}

   void dfs(int stu, int sum, int[][] compat, int n, int m, boolean[] vis) {
       max = Math.max(max, sum);
       // 剪枝优化:若后面的学生每对儿都是最大匹配度,也不及当前的最优解,则不必要再继续递归
       if (stu == n || sum + (n - stu) * m <= max) {
         return;
      }
       for (int i = 0; i < n; i++) {
         if (!vis) {
               vis = true;
               dfs(stu + 1, sum + compat, compat, n, m, vis);
               vis = false;
          }
      }
}
}

【 NO.4 删除系统中的重复文件夹】

解题思路
Hash

文件目录系统是树结构,为每棵子树计算哈希值,最后将哈希值相同的子树删掉即可。

计算哈希的方法比较多,最简单的可以直接转换成 JSON 字符串,但是效率略低。可以利用子节点的哈希值计算当前节点的哈希值,效率较高。

代码展示

class Solution {

   static class Node {
       boolean deleted;
       int hash;
       TreeMap<String, Node> children = new TreeMap<>();
}

   private final Node root;
   private final Map<String, Integer> hash;
   private final Map<Integer, Integer> count;

   public Solution() {
       root = new Node();
       hash = new HashMap<>();
       count = new HashMap<>();
}

   public void add(List<String> word) {
       Node node = root;
       for (String i : word) {
         if (!node.children.containsKey(i)) {
               Node child = new Node();
               node.children.put(i, child);
          }
         node = node.children.get(i);
      }
}


   private void calcHash(Node node) {
       if (node.children.size() == 0) {
         node.hash = 0;
         return;
      }
       StringBuilder sb = new StringBuilder();
       for (var child : node.children.navigableKeySet()) {
         Node childNode = node.children.get(child);
         calcHash(childNode);
         if (sb.length() != 0) {
               sb.append("/");
          }
         sb.append(childNode.hash);
         sb.append(getHash(child));
      }
       node.hash = getHash(sb.toString());
       count.put(node.hash, count.getOrDefault(node.hash, 0) + 1);
}

   private int getHash(String child) {
       if (!hash.containsKey(child)) {
         hash.put(child, hash.size() + 1);
      }
       return hash.get(child);
}


   private void delete(Node node) {
       for (var child : node.children.entrySet()) {
         delete(child.getValue());
      }
       if (count.getOrDefault(node.hash, 0) > 1) {
         node.deleted = true;
      }
}


   private List<List<String>> toList(Node node) {
       List<List<String>> result = new LinkedList<>();
       if (node != root) {
         result.add(new LinkedList<>());
      }
       if (node.children.size() == 0) {
         return result;
      }
       for (var child : node.children.entrySet()) {
         if (child.getValue().deleted) {
               continue;
          }
         List<List<String>> childList = toList(child.getValue());
         for (var l : childList) {
            ((LinkedList<String>) l).addFirst(child.getKey());
               result.add(l);
          }
      }
       return result;
}

   public List<List<String>> deleteDuplicateFolder(List<List<String>> paths) {
       for (var path : paths) {
         add(path);
      }
       calcHash(root);
       delete(root);
       return toList(root);
}
}

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