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#刷题交流# 神奇字符串构造问题
初始化计数器：用于记录需要删除的字符数量。
遍历字符串：从第一个字符开始，检查每三个字符是否相同。
处理不满足条件的情况：
如果当前字符与下一个字符不同，删除当前字符，并增加计数器。
如果当前字符与下两个字符不同，删除当前字符，并增加计数器。
调整字符串长度：确保字符串的长度是3的倍数。
返回结果：返回需要删除的字符数量。
4. 具体实现
我们可以使用一个循环来遍历字符串，并在每次循环中检查当前字符及其后续两个字符是否相同。
如果发现不满足条件的情况，我们可以选择删除当前字符，并继续检查。
最后，确保字符串的长度是3的倍数，如果不够，则删除多余的尾部字符。
初始化计数器：用于记录需要删除的字符数量。
遍历字符串：从第一个字符开始，检查每三个字符是否相同。
处理不满足条件的情况：
如果当前字符与下一个字符不同，删除当前字符，并增加计数器。
如果当前字符与下两个字符不同，删除当前字符，并增加计数器。
调整字符串长度：确保字符串的长度是3的倍数。
返回结果：返回需要删除的字符数量。
4. 具体实现
我们可以使用一个循环来遍历字符串，并在每次循环中检查当前字符及其后续两个字符是否相同。
如果发现不满足条件的情况，我们可以选择删除当前字符，并继续检查。
最后，确保字符串的长度是3的倍数，如果不够，则删除多余的尾部字符。
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#刷题交流# 偶数喜好问题
初始化：定义一个变量 max_even_factors 来记录当前找到的最大偶数因子数量，初始值为0。定义一个变量 favorite_number 来记录当前偶数因子最多的数，初始值为 l。
遍历区间：从 l 到 r 遍历每一个数。
计算偶数因子数量：对于每一个数，计算其偶数因子的数量。具体步骤如下：
如果当前数是奇数，直接跳过。
如果当前数是偶数，进行因数分解，统计偶数因子的数量。
更新结果：如果当前数的偶数因子数量大于 max_even_factors，则更新 max_even_factors 和 favorite_number。
返回结果：遍历结束后，favorite_number 就是小C最喜欢的数。
初始化：定义一个变量 max_even_factors 来记录当前找到的最大偶数因子数量，初始值为0。定义一个变量 favorite_number 来记录当前偶数因子最多的数，初始值为 l。
遍历区间：从 l 到 r 遍历每一个数。
计算偶数因子数量：对于每一个数，计算其偶数因子的数量。具体步骤如下：
如果当前数是奇数，直接跳过。
如果当前数是偶数，进行因数分解，统计偶数因子的数量。
更新结果：如果当前数的偶数因子数量大于 max_even_factors，则更新 max_even_factors 和 favorite_number。
返回结果：遍历结束后，favorite_number 就是小C最喜欢的数。
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#刷题交流# 工作任务分配问题
二分查找：
设定一个范围来查找最小最大工作时长。这个范围可以从 max(jobs)（即单个作业的最大时长）到 sum(jobs)（即所有作业的总时长）。
在这个范围内进行二分查找，每次查找一个中间值 mid，判断是否可以将作业分配给 k 名员工，使得每个员工的工作时长都不超过 mid。
贪心分配：
对于每个二分查找的中间值 mid，尝试将作业分配给员工，确保每个员工的工作时长不超过 mid。
如果能够成功分配，说明 mid 是一个可行解，继续在较小的范围内查找更小的 mid。
如果不能成功分配，说明 mid 太小，需要在较大的范围内查找。
二分查找：
设定一个范围来查找最小最大工作时长。这个范围可以从 max(jobs)（即单个作业的最大时长）到 sum(jobs)（即所有作业的总时长）。
在这个范围内进行二分查找，每次查找一个中间值 mid，判断是否可以将作业分配给 k 名员工，使得每个员工的工作时长都不超过 mid。
贪心分配：
对于每个二分查找的中间值 mid，尝试将作业分配给员工，确保每个员工的工作时长不超过 mid。
如果能够成功分配，说明 mid 是一个可行解，继续在较小的范围内查找更小的 mid。
如果不能成功分配，说明 mid 太小，需要在较大的范围内查找。
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#刷题交流# 最大乘积区间问题
初始化变量：
max_product 用于记录当前找到的最大乘积。
best_start 和 best_end 用于记录当前最大乘积区间的起始和结束位置。
遍历所有可能的区间：
使用两个嵌套循环，外层循环控制区间的起始位置 start，内层循环控制区间的结束位置 end。
在每次内层循环中，计算从 start 到 end 的区间乘积。
如果当前区间的乘积大于 max_product，更新 max_product 以及 best_start 和 best_end。
如果当前区间的乘积等于 max_product，比较当前区间的起始位置和结束位置，选择更优的区间。
处理特殊情况：
如果数组中包含零，零会使得乘积变为零，因此需要特别处理。
初始化变量：
max_product 用于记录当前找到的最大乘积。
best_start 和 best_end 用于记录当前最大乘积区间的起始和结束位置。
遍历所有可能的区间：
使用两个嵌套循环，外层循环控制区间的起始位置 start，内层循环控制区间的结束位置 end。
在每次内层循环中，计算从 start 到 end 的区间乘积。
如果当前区间的乘积大于 max_product，更新 max_product 以及 best_start 和 best_end。
如果当前区间的乘积等于 max_product，比较当前区间的起始位置和结束位置，选择更优的区间。
处理特殊情况：
如果数组中包含零，零会使得乘积变为零，因此需要特别处理。
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#刷题交流# 数列差异的最小化
公式简化：首先，我们可以将公式 ∣(a[i]−b[j])2−k2∣ 进行简化。注意到 (a[i]−b[j])2−k2 可以分解为 (a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)。因此，我们需要找到使得 ∣(a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)∣ 最小的 a[i] 和 b[j]。
排序：为了高效地找到最接近的 a[i]−b[j]，我们可以对数列 a 和 b 进行排序。排序后，我们可以使用双指针技术来遍历数列 a 和 b，从而找到最接近 k 的差值。
双指针技术：
初始化两个指针 i 和 j，分别指向数列 a 和 b 的起始位置。
计算当前的差值 diff = a[i] - b[j]。
如果 diff 大于 k，则增加 j 以减小 diff。
如果 diff 小于 k，则增加 i 以增大 diff。
如果 diff 等于 k，则直接返回 0，因为此时公式值为 0。
在每一步中，记录 ∣(a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)∣ 的最小值。
公式简化：首先，我们可以将公式 ∣(a[i]−b[j])2−k2∣ 进行简化。注意到 (a[i]−b[j])2−k2 可以分解为 (a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)。因此，我们需要找到使得 ∣(a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)∣ 最小的 a[i] 和 b[j]。
排序：为了高效地找到最接近的 a[i]−b[j]，我们可以对数列 a 和 b 进行排序。排序后，我们可以使用双指针技术来遍历数列 a 和 b，从而找到最接近 k 的差值。
双指针技术：
初始化两个指针 i 和 j，分别指向数列 a 和 b 的起始位置。
计算当前的差值 diff = a[i] - b[j]。
如果 diff 大于 k，则增加 j 以减小 diff。
如果 diff 小于 k，则增加 i 以增大 diff。
如果 diff 等于 k，则直接返回 0，因为此时公式值为 0。
在每一步中，记录 ∣(a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)∣ 的最小值。
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