LeetCode Weekly Contest 251解题报告

上岸算法 · 发表于 2021-7-25 19:20:31

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【 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[oldChar - '0'] + '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[mentors.length];
   int[][] compat = new int[students.length][mentors.length];
   for (int i = 0; i < students.length; i++) {
         for (int j = 0; j < mentors.length; j++) {
            for (int k = 0; k < students[0].length; k++) {
               if (students[i][k] == mentors[j][k]) {
                     compat[i][j]++;
               }
            }
      }
   }
   dfs(0, 0, compat, students.length, students[0].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[i]) {
            vis[i] = true;
            dfs(stu + 1, sum + compat[stu][i], compat, n, m, vis);
            vis[i] = 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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