上岸算法LeetCode Weekly Contest 262解题报告

上岸算法 · 发表于 2021-10-10 21:06:08

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【 NO.1 至少在两个数组中出现的值】

解题思路
签到题。

代码展示

class Solution {
public List<Integer> twoOutOfThree(int[] nums1, int[] nums2, int[] nums3) {
   int[] count1 = new int[200];
   int[] count2 = new int[200];
   int[] count3 = new int[200];
   for (int n : nums1) {
         count1[n] = 1;
   }
   for (int n : nums2) {
         count2[n] = 1;
   }
   for (int n : nums3) {
         count3[n] = 1;
   }
   List<Integer> result = new ArrayList<>();
   for (int i = 0; i < 200; i++) {
         if (count1[i] + count2[i] + count3[i] >= 2) {
            result.add(i);
      }
   }
   return result;
  }
}

【 NO.2 获取单值网格的最小操作数】

解题思路
网格可以转换成一维数组，然后排序。

不返回 -1 的条件就是：任意两个元素的差都是 x 的整倍数，我们只需要检查相邻元素即可。

然后枚举最终的唯一值，可以利用前缀、后缀和快速计算出把所有数字变成该值的操作次数。

代码展示

class Solution {
public int minOperations(int[][] grid, int x) {
   int[] arr = new int[grid.length * grid[0].length];
   for (int i = 0; i < grid.length; i++) {
         for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {
            arr[i * grid[0].length + j] = grid[i][j];
      }
   }
   Arrays.sort(arr);
   for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
         if ((arr[i] - arr[i - 1]) % x != 0) {
            return -1;
      }
   }
   int suffixSum = Arrays.stream(arr).sum();
   int prefixSum = 0;
   int result = suffixSum / x;
   for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
         suffixSum -= arr[i];
         result = Math.min(result, calc(prefixSum, suffixSum, i, arr.length - i - 1, arr[i], x));
         prefixSum += arr[i];
   }
   return result;
  }

private int calc(int prefixSum, int suffixSum, int prefixNum, int suffixNum, int target, int step) {
   return (prefixNum * target - prefixSum) / step + (suffixSum - suffixNum * target) / step;
  }
}

【 NO.3 股票价格波动】

解题思路
使用两个 TreeMap 即可，一个储存时间戳到价格的映射，一个储存价格出现了多少次。

代码展示

class StockPrice {

TreeMap<Integer, Integer> timestampToPrice;
TreeMap<Integer, Integer> priceCount;

public StockPrice() {
   timestampToPrice = new TreeMap<>();
   priceCount = new TreeMap<>();
  }

public void update(int timestamp, int price) {
   if (timestampToPrice.containsKey(timestamp)) {
         int oldPrice = timestampToPrice.get(timestamp);
         int count = priceCount.get(oldPrice);
         if (count == 1) {
            priceCount.remove(oldPrice);
      } else {
            priceCount.put(oldPrice, count - 1);
      }
   }
   timestampToPrice.put(timestamp, price);
   priceCount.put(price, priceCount.getOrDefault(price, 0) + 1);
  }

public int current() {
   return timestampToPrice.lastEntry().getValue();
  }

public int maximum() {
   return priceCount.lastKey();
  }

public int minimum() {
   return priceCount.firstKey();
  }
}

【 NO.4 将数组分成两个数组并最小化数组和的差】

解题思路

枚举 + 双指针，具体思路见代码注释。

代码展示

class Solution {
public int minimumDifference(int[] nums) {
   int half = nums.length / 2;
   int[] half1 = Arrays.copyOf(nums, half);
   int[] half2 = new int[nums.length - half];
   System.arraycopy(nums, half, half2, 0, half2.length);
   // sums1[i] 表示从 half1 中选出 i 个数字得到的和的所有情况，并且从小到大排序
   List<List<Integer>> sums1 = getSums(half1);
   List<List<Integer>> sums2 = getSums(half2);
   int sum = Arrays.stream(nums).sum();
   int result = 0x3f3f3f3f;
   // 枚举从 half1 中选出 select 个，则需要从 half2 中选出 half - select 个
   for (int select = 0; select <= half; select++) {
         List<Integer> half1Sums = sums1.get(select);
         List<Integer> half2Sums = sums2.get(half - select);
         // 从 half1Sums 和 half2Sums 中各选出一个数字，使得它们的和最接近 sum / 2
         int i = 0, j = half2Sums.size() - 1;
         result = Math.min(result, Math.abs(sum - (half1Sums.get(i) + half2Sums.get(j)) * 2));
         for (; i < half1Sums.size(); i++) {
            while (j > 0 && Math.abs(sum - (half1Sums.get(i) + half2Sums.get(j - 1)) * 2) <= Math.abs(sum - (half1Sums.get(i) + half2Sums.get(j)) * 2)) {
               j--;
            }
            result = Math.min(result, Math.abs(sum - (half1Sums.get(i) + half2Sums.get(j)) * 2));
      }
   }
   return result;
  }

// getSums 求出 nums 的所有子集的和
// 返回 List<List<Integer>> sums
// 其中 sums[i] 表示 nums 的所有大小为 i 的子集的和
// 去重并排序
private List<List<Integer>> getSums(int[] nums) {
   int n = nums.length;
   List<Set<Integer>> set = new ArrayList<>();
   List<List<Integer>> sums = new ArrayList<>();
   for (int i = 0; i <= n; i++) {
         sums.add(new ArrayList<>());
         set.add(new HashSet<>());
   }
   for (int i = 0; i < (1 << n); i++) {
         int sum = 0;
         int num = 0;
         for (int j = 0; j < n; j++) {
            if ((i & (1 << j)) != 0) {
               sum += nums[j];
               num++;
            }
      }
         if (!set.get(num).contains(sum)) {
            set.get(num).add(sum);
            sums.get(num).add(sum);
      }
   }
   for (int i = 0; i < n; i++) {
         Collections.sort(sums.get(i));
   }
   return sums;
  }
}

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