上岸算法 | LeetCode Weekly Contest 第 265 场周赛解题报告 算法 系统设计 刷题解法 题目求助

卖大米 2月前 146


【 NO.1 值相等的最小索引】

解题思路

签到题。

代码展示

class Solution {

   public int smallestEqual(int[] nums) {

       for (int i = 0; i < nums.length; i++) {

           if (i % 10 == nums[i]) {

               return i;

          }

      }

       return -1;

  }

}

【 NO.2 找出临界点之间的最小和最大距离】

解题思路

遍历链表即可。

代码展示

class Solution {

   public int[] nodesBetweenCriticalPoints(ListNode head) {

       if (head.next == null) {

           return new int[]{-1, -1};

      }

       List pos = new ArrayList<>();

       int last = head.val;

       int p = 1;

       for (ListNode i = head.next; i.next != null; i = i.next) {

           if (last < i.val && i.next.val < i.val) {

               pos.add(p);

          } else if (i.val < last && i.val < i.next.val) {

               pos.add(p);

          }

           last = i.val;

           p++;

      }

       if (pos.size() < 2) {

           return new int[]{-1, -1};

      }

       int[] res = new int[]{pos.get(1) - pos.get(0), pos.get(pos.size() - 1) - pos.get(0)};

       for (int i = 2; i < pos.size(); i++) {

           int dis = pos.get(i) - pos.get(i - 1);

           res[0] = Math.min(res[0], dis);

      }

       return res;

  }

}

【 NO.3 转化数字的最小运算数】

解题思路

相当于 BFS 求最短路,为了提高运算速度,使用一个长度为 2001 的数组储存 [-1000, 1000] 范围内的数字,从 start 达到它们的最小步数。

因为题目规定,绝对值超过 1000 的数字不能继续运算,所以无需储存到达这些数字的最小步数。

代码展示

class Solution {

   public int minimumOperations(int[] nums, int start, int goal) {

       int[] min = new int[2001];

       Arrays.fill(min, 0x7fffffff);

       min[start + 1000] = 0;

       LinkedList queue = new LinkedList<>();

       queue.add(start);

       while (!queue.isEmpty()) {

           int cur = queue.poll();

           int dis = min[cur + 1000] + 1;

           for (int i : nums) {

               int nxt = cur + i;

               if (nxt == goal) {

                   return dis;

              } else if (Math.abs(nxt) <= 1000 && min[nxt + 1000] > dis) {

                   min[nxt + 1000] = dis;

                   queue.add(nxt);

              }

          }

           for (int i : nums) {

               int nxt = cur - i;

               if (nxt == goal) {

                   return dis;

              } else if (Math.abs(nxt) <= 1000 && min[nxt + 1000] > dis) {

                   min[nxt + 1000] = dis;

                   queue.add(nxt);

              }

          }

           for (int i : nums) {

               int nxt = cur ^ i;

               if (nxt == goal) {

                   return dis;

              } else if (Math.abs(nxt) <= 1000 && min[nxt + 1000] > dis) {

                   min[nxt + 1000] = dis;

                   queue.add(nxt);

              }

          }

      }

       return -1;

  }

}

【 NO.4 同源字符串检测】

解题思路

动态规划,细节见注释。

代码展示

class Solution {

   public boolean possiblyEquals(String s1, String s2) {

       // f[i][j] 表示 s1 的前 i 个字符和 s2 的前 j 个字符匹配时可能的长度差

       Set[][] f = new Set[41][41];

       for (int i = 0; i <= 40; i++) {

           for (int j = 0; j <= 40; j++) {

               f[i][j] = new HashSet<>();

          }

      }

       int n = s1.length();

       int m = s2.length();

       f[0][0].add(0); // 初始化 f[0][0] = {0}

       for (int i = 0; i <= n; i++) {

           for (int j = 0; j <= m; j++) {

               for (Integer diff : f[i][j]) {

                   // 当 s1[i] 为字母,且目前 s2 比 s1 长的时候,该字母可以直接被 s2 中的数字消化掉

                   if (i < n && !Character.isDigit(s1.charAt(i)) && diff < 0) {

                       f[i + 1][j].add(diff + 1);

                  }

                   // 当 s2[j] 为字母,且目前 s1 比 s2 长的时候,该字母可以直接被 s1 中的数字消化掉

                   if (j < m && !Character.isDigit(s2.charAt(j)) && diff > 0) {

                       f[i][j + 1].add(diff - 1);

                  }

                   // 当 s1[i] == s2[j] 且都为字母时,必须完全匹配(即要求 diff == 0)

                   if (i < n && j < m && s1.charAt(i) == s2.charAt(j) && !Character.isDigit(s1.charAt(i)) && diff == 0) {

                       f[i + 1][j + 1].add(0);

                  }

                   // 枚举 s1[i:] 的数字,加入到集合中

                   for (int o = i, p = 0; o < n && Character.isDigit(s1.charAt(o)); o++) {

                       p = p * 10 + (s1.charAt(o) - '0');

                       f[o + 1][j].add(diff + p);

                  }

                   // 枚举 s2[j:] 的数字,加入到集合中

                   for (int o = j, p = 0; o < m && Character.isDigit(s2.charAt(o)); o++) {

                       p = p * 10 + (s2.charAt(o) - '0');

                       f[i][o + 1].add(diff - p);

                  }

              }

          }

      }

       return f[n][m].contains(0);

  }

}

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