黑兔子
软件开发
Windows客户端开发；C++、Qt软件开发工程师
获得徽章 8
- #刷题交流# 打卡第22天，小C来到了一家饭馆，这里共有n 道菜，第i 道菜的价格为 a_i。其中一些菜中含有蘑菇，s_i 代表第i 道菜是否含有蘑菇。如果 s_i = '1'，那么第i 道菜含有蘑菇，否则没有。小C希望点k 道菜，且希望总价格尽可能低。由于她不喜欢蘑菇，她希望所点的菜中最多只有m 道菜含有蘑菇。小C想知道在满足条件的情况下能选出的最小总价格是多少。如果无法按照要求选择菜品，则输出-1。解题思路：将菜品根据是否含蘑菇分为两组：一组是含蘑菇的菜品，另一组是不含蘑菇的菜品。
分别对这两组菜品按照价格进行升序排序。
优先从不含蘑菇的菜品中选择，直到选满k道或没有更多的不含蘑菇的菜品可选。
如果还需要选择更多菜品以达到k道，则从含蘑菇的菜品中选择，但要确保不超过m道。
如果在以上过程中无法选到k道菜品，则返回-1。展开等人赞过 75 - #刷题交流# 打卡第21天，算法的种类繁多，按照不同的分类标准，可以将算法划分为多种类型。以下是一些常见的算法分类：基本算法：这类算法是计算机科学中最基础、最常用的算法，如排序算法（冒泡排序、选择排序、快速排序、堆排序等）、查找算法等。数据结构算法：这类算法与数据结构的操作密切相关，如链表的插入、删除、遍历，二叉树的搜索、插入、删除等。几何算法：用于解决几何问题的算法，如计算图形的面积、周长，判断点是否在图形内，以及图形的变换、裁剪等。图论算法：专门用于处理图结构数据的算法，如图的遍历、最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）、最小生成树算法（如Prim算法、Kruskal算法）、最大流算法等。规划算法：用于解决规划、调度等问题的算法，如旅行商问题（TSP）的求解算法、车辆路径问题等。数值分析算法：用于数值计算的算法，如线性方程组的求解、数值积分、常微分方程数值解法等。加密/解密算法：用于数据加密和解密的算法，如RSA算法、AES算法、DES算法等。并行算法：设计用于在并行计算环境中执行的算法，以提高计算效率，如并行排序、并行矩阵乘法等。数论算法：基于数论原理设计的算法，如大数运算、素数检测、模运算等。
此外，还有一些特殊的算法分类，如：
确定性算法：这类算法在有限的时间内完成计算，得到的结果是唯一的，且经常取决于输入值。非确定性算法：这类算法在有限的时间内完成，但是得到的结果不是唯一的，存在多值性。分治算法：将问题分解为若干个独立的子问题，最终将子问题的解集成为原问题的解。这种算法通常用于解决可以分解为多个相似子问题的问题，如快速排序、归并排序等。贪心算法：采取当前最优的选择，从而使最终结果尽可能接近最优解。动态规划算法：将问题分解为若干个子问题，并存储子问题的解以避免重复计算。回溯算法：在解决问题中，从可能的解中选择一个，如果发现并不是最优解，就放弃刚才的解，再从未搜索的选项中重新选择一条新的路径进行搜索。展开等人赞过 25 - #刷题交流# 打卡第20天，小R有一个特殊的随机播放规则。他首先播放歌单中的第一首歌，播放后将其从歌单中移除。如果歌单中还有歌曲，则会将当前第一首歌移到最后一首。这个过程会一直重复，直到歌单中没有任何歌曲。例如，给定歌单 [5, 3, 2, 1, 4]，真实的播放顺序是 [5, 2, 4, 1, 3]。保证歌曲中的id两两不同。解题思路：为了实现小R的特殊随机播放规则，我们需要模拟这个过程。首先播放列表中的第一首歌，并将其移除，然后将新的第一首歌移到列表末尾，重复这个过程直到列表为空。我们可以使用一个队列来模拟这个过程，因为队列具有先进先出（FIFO）的特点，这正好符合题目中描述的操作：从列表的前端取歌曲并播放，然后如果列表不为空，将新的第一个元素移动到列表的末尾。展开评论点赞
- #刷题交流# 打卡第19天，小U得到一个只包含小写字母的字符串 S。她可以执行如下操作：每次选择字符串中两个相同的字符删除，然后在字符串末尾添加一个任意的小写字母。小U想知道，最少需要多少次操作才能使得字符串中的所有字母都不相同？解题思路：需要计算每个字符在字符串中出现的次数。然后，对于每个字符，如果它出现了超过一次，我们就需要执行删除操作来减少它的出现次数到1或者完全移除它。每次删除两个相同的字符后，我们可以添加任意一个小写字母，但这个新添加的字母不会影响我们使所有字母不相同的最终目标，因为我们可以在每一步都选择一个当前不在字符串中的字母添加。具体来说，如果我们有一个字符出现了n次（n > 1），那么为了使得该字符只出现一次，我们需要进行(n-1)/2次操作（因为每次操作可以删除两个字符）。如果n是奇数，我们会剩下1个字符；如果是偶数，则会正好全部删除。但是由于题目要求最少的操作次数，所以我们应该尽量保留一个字符而不是完全删除。展开评论点赞
- #刷题交流# 打卡第18天，问题描述小S最近在分析一个数组 N h1,h2,...,h N，数组的每个元素代表某种高度。小S对这些高度感兴趣的是，当我们选取任意 k 个相邻元素时，如何计算它们所能形成的最大矩形面积。对于 k 个相邻的元素，我们定义其矩形的最大面积为：R(k)=k×min(h[i],h[i+1],...,h[i+k−1])即，R(k) 的值为这 k 个相邻元素中的最小值乘以 k。现在，小S希望你能帮他找出对于任意 k，R(k) 的最大值。解题思路：可以使用一个单调栈来帮助我们高效地找到对于每个高度h[i]作为最小值时的最大矩形面积。具体来说，我们要找到每个元素左右两边第一个小于该元素的位置，从而确定以该元素为最小值的最宽矩形。展开评论点赞
- #刷题交流# 打卡第17天，问题描述
小F正在进行一个 AB 实验，需要从整数位置 x 移动到整数位置 y。每一步可以将当前位置增加或减少，且每步的增加或减少的值必须是连续的整数（即每步的移动范围是上一步的 -1，+0 或 +1）。首末两步的步长必须是 1。求从 x 到 y 的最少步数。解题思路：首先计算起始位置 x_position 和目标位置 y_position 的差值的绝对值 diff，这个差值就是需要移动覆盖的距离。然后通过一个 while 循环去寻找合适的最大步长 n。根据题目移动规则，整个移动过程可以类比成一个先递增步长然后再递减步长的过程（类似等差数列），利用等差数列求和公式 n * (n + 1) / 2 来判断当前假设的最大步长 n 对应的移动距离总和是否能够覆盖需要移动的距离 diff。只要总和小于 diff，就不断增加 n 的值。最后，不管计算出来的总和是刚好等于 diff 还是略大于 diff，按照题目要求要达到最少步数且首末步长为 1 的情况，所需要的最少步数就是这个最终确定的 n。展开评论点赞 - #刷题交流# 打卡第15天，小S正在帮助她的朋友们建立一个搜索引擎。为了让用户能够更快地找到他们感兴趣的帖子，小S决定使用倒排索引。倒排索引的工作原理是：每个单词都会关联一个帖子ID的列表，这些帖子包含该单词，且ID按从小到大的顺序排列。
例如，单词“夏天”可能出现在帖子1、帖子3和帖子7中，那么这个单词的倒排链就是 [1, 3, 7]。如果用户想同时找到包含“夏天”和“海滩”的帖子，小S需要找出两个倒排链的交集，且将结果按照从大到小的顺序输出。现在，给定两个单词的倒排链数组 a 和 b，请你帮助小S找出同时包含这两个单词的帖子ID，并按从大到小的顺序返回结果。解题思路：为了找出两个倒排链的交集，并按照从大到小的顺序返回结果，我们可以使用双指针方法。由于两个列表都是有序的（从小到大），我们可以从两个列表的末尾开始比较，这样就能直接获得从大到小排序的结果。展开评论点赞
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