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《糖果均匀分配问题》
解题方法总结:
一、理解问题:我们需要将两种糖果分配给小朋友,确保每个小朋友至少得到一种糖果,每种糖果至少分给一个小朋友,并且分到糖果最少的小朋友能得到尽可能多的糖果。
二、数据结构选择:由于我们需要找到一个最优的分配方案,可以使用二分查找来逐步逼近最优解。
三、算法步骤:
1.边界检查:首先检查是否有可能分配糖果。如果糖果总数小于小朋友的数量,直接返回0。
2.二分查找:使用二分查找来确定每个小朋友能得到的最大糖果数。
3.计算分配可行性:在二分查找的每一步,计算当前假设的糖果数是否能满足所有条件。
4.调整查找范围:根据可行性调整二分查找的范围,直到找到最优解。
四、实现细节:
1.编写一个辅助函数 `canDistribute` 来判断当前假设的糖果数是否可行。
2.在 `solution` 函数中使用二分查找来找到最优解。
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《素数元素的统计》
解题方法总结:
统计元素出现次数:使用 HashMap 来统计数组中每个元素的出现次数。
判断素数:编写一个判断一个数是否为素数的函数 isPrime。素数是大于1且只能被1和自身整除的数。
检查元素和次数是否为素数:对于每个元素,检查该元素值是否为素数,同时检查它的出现次数是否为素数。
返回结果:如果某个元素既是素数,且它的出现次数也是素数,则计数器加一。最后返回计数器的值。
关键步骤:HashMap 用于统计元素出现次数;isPrime 用于判断素数;遍历 HashMap,检查每个元素和其出现次数是否都为素数。
时间复杂度:判断素数:每次判断素数的时间复杂度是 O(√n),其中 n 是判断的数。
统计次数:遍历数组的时间复杂度是 O(m),其中 m 是数组的大小。
总时间复杂度:O(m * √n),其中 m 是数组的长度,n 是出现次数的最大值。
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《粮食分配的可能性计算》
解题方法总结如下:
1.理解问题:
粮食公司需要将n吨粮食分配给若干分销商。
每个分销商获得的粮食数量是n除以分销商数量的向下取整结果。
计算可能的分销商数量中,分销商获得的不同粮食数量有多少种可能。
2.确定算法:
遍历所有可能的分销商数量(从1到n)。
对于每个分销商数量,计算每个分销商能获得的粮食量(n除以分销商数量后向下取整)。
使用一个集合(如HashSet)来存储所有不同的粮食量,因为集合具有自动去重的特性。
3.实现代码:
创建一个HashSet对象来存储不同的粮食量。
使用for循环遍历从1到n的所有整数,代表可能的分销商数量。
在循环内部,计算当前分销商数量下每个分销商能获得的粮食量,并将其添加到集合中。
循环结束后,返回集合的大小,即不同粮食量的数量。
4.测试验证:
编写测试用例,验证算法的正确性。
使用System.out.println打印测试结果,检查输出是否与预期一致。
5.复杂度分析:
时间复杂度:O(n),因为需要遍历从1到n的所有整数。
空间复杂度:O(sqrt(n))(最坏情况下),但在实际应用中通常更小,因为n的因数数量通常远少于n本身。使用集合存储不同的粮食量确保了空间的有效利用。
通过这种方法,我们可以高效地计算出在给定的粮食总量下,分销商可能获得的不同粮食数量的种类数。
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【291.禁着点方案数】
解题方法总结如下:
理解问题:确定问题的输入和输出。在这个问题中,输入是一个禁着点数组的长度n、禁着点数组a以及目标和s。输出是满足x+y=s且x和y都不在禁着点数组中的正整数对数量。
数据结构选择:选择合适的数据结构来存储禁着点,以便快速查找。在这个问题中,HashSet是一个很好的选择,因为它提供了O(1)时间复杂度的查找操作。
遍历可能的解:遍历所有可能的x值(在这个问题中,从1到s-1),并计算对应的y值(y = s - x)。
检查条件:对于每个x和y的组合,检查它们是否都不在禁着点数组中。
计数:如果x和y都不在禁着点数组中,则增加满足条件的正整数对计数器。
返回结果:遍历完成后,返回计数器的值作为结果。
测试:编写测试样例来验证算法的正确性。在这个问题中,有三个测试样例用于验证solution方法的输出是否与预期结果相符。
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矩形棋盘路径问题
解题方法总结如下:
一、问题理解:
这是一个迷宫路径计数问题,要求计算从左上角 (1,1) 到右下角 (n,m) 的所有可能路径数,同时避开障碍。
二、解题思路:
动态规划(DP):使用一个二维数组 dp 来存储到达每个位置的路径数。dp[i][j] 表示从起点 (1,1) 到达位置 (i,j) 的路径数。
初始化:将起点 (1,1) 的路径数设为1。如果某个位置是障碍,则将其路径数设为0。
状态转移:对于每个非障碍位置 (i,j),其路径数等于从上方 (i-1,j) 和左方 (i,j-1) 到达该位置的路径数之和。注意要处理边界条件,即当 i=1 或 j=1 时,只能从一个方向到达。
取模运算:由于路径数可能非常大,需要在每次累加路径数时对 MOD(这里是 10^9 + 7)取模,以避免整数溢出。
返回结果:最终返回 dp[n][m],即从起点 (1,1) 到达终点 (n,m) 的所有可能路径数。
实现步骤:
1.创建一个二维数组 dp 并初始化。
2.遍历迷宫,根据障碍和位置关系更新 dp 数组。
3.对每个位置进行状态转移,计算路径数。
4.在必要时进行取模运算。
5.返回最终结果。
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最长递减路径节点数查找
解题方法总结
1. 理解问题:
- 我们需要在一个二维整数网格中找到一条包含最多节点的路径,这条路径上每个节点的值都必须严格递减。
- 路径只能上下左右移动,不能走对角线,也不能走出网格的边界。
2. 数据结构选择:
- 使用二维数组 `memo` 来存储每个节点的最长递减路径长度,避免重复计算。
- 使用方向数组 `directions` 来表示上下左右四个方向的移动。
3. 算法步骤:
- **初始化**:如果网格为空,直接返回0。
- **遍历每个节点**:对于每个节点,调用深度优先搜索(DFS)函数来计算从该节点开始的最长递减路径长度。
- **DFS 函数**:
- 如果当前节点的最长递减路径长度已经计算过(即 `memo[i][j] != 0`),直接返回该值。
- 初始化当前节点的最长递减路径长度为1(即只包含当前节点)。
- 遍历四个方向,检查新位置是否在网格内且值严格小于当前节点。
- 递归计算从新位置开始的最长递减路径长度,并更新当前节点的最长路径长度。
- 将当前节点的最长递减路径长度存入 `memo` 数组。
- **更新全局最长路径长度**:在主函数中,遍历每个节点,调用 DFS 函数并更新全局最长路径长度。
4. 返回结果:最终返回全局最长路径长度。
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最小覆盖圆面积问题
解题方法总结:
1. 计算矩形的四个顶点坐标:
- 左下角:$(x1, y1)$
- 右下角:$(x2, y1)$
- 左上角:$(x1, y2)$
- 右上角:$(x2, y2)$
2. 计算点 $P$ 到四个顶点的距离:
- 使用欧几里得距离公式:$distance = \sqrt{(xCoords[i] - xP)^2 + (yCoords[i] - yP)^2}$
- 找到最大距离作为圆的半径 $r$。
3. 计算圆的面积:使用公式 $A = \pi \cdot r^2$,其中 $\pi$ 取值为 `Math.PI`。
4. 将面积保留两位小数并返回:使用 `String.format("%.2f", area)` 将面积保留两位小数并返回。
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最小周长巧克力组合
解题方法总结
1. 问题理解:
- 需要找到若干块边长为整数的正方形巧克力板,使得它们的总面积恰好等于给定的整数 `n`。
- 目标是使这些正方形巧克力板的总周长最小。
2. 数据结构选择:
- 使用动态规划(Dynamic Programming, DP)来解决这个问题。
- 创建一个数组 `dp`,其中 `dp[i]` 表示面积为 `i` 时的最小周长。
3. 算法步骤:
- **初始化**:
- 创建一个大小为 `n + 1` 的数组 `dp`,并将所有元素初始化为 `Integer.MAX_VALUE`,表示初始时假设所有面积的最小周长为无穷大。
- 设置 `dp[0] = 0`,因为面积为0时,周长为0。
- **状态转移**:
- 对于每个面积 `i`,尝试用所有可能的正方形(边长为 `j`,其中 `j * j <= i`)来更新 `dp[i]`。
- 更新公式为 `dp[i] = Math.min(dp[i], dp[i - j * j] + 4 * j)`,其中 `4 * j` 是当前正方形的周长。
- **返回结果**:
- 最终结果为 `dp[n]`,即面积为 `n` 时的最小周长。
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数字替换后的最大和计算
解题方法总结:
1. 计算初始和:遍历数组 `a`,计算其初始和。
2. 排序:对数组 `a` 和数组 `b` 进行排序,以便能够更容易地找到最大增量的替换。
3. 选择替换:
- 从数组 `b` 中选择最大的 `m` 个数字,并从数组 `a` 中选择最小的 `m` 个数字进行替换。
- 如果数组 `b` 中的最大值大于数组 `a` 中的最小值,则进行替换,并更新和。
- 如果数组 `b` 中的最大值不大于数组 `a` 中的最小值,则不需要继续替换。
4. 返回最大和:返回经过替换后的最大和。
关键点:
- 排序:通过排序,可以更容易地找到最大和最小的元素。
- 替换逻辑:从数组 `b` 中选择最大的 `m` 个数字,并从数组 `a` 中选择最小的 `m` 个数字进行替换,以最大化最终的和。
- 边界检查:确保在替换过程中不会发生数组越界。
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小X走字符串
解题方法总结:
1. 初始化体力值:将初始体力值 `k` 赋给变量 `currentEnergy`。
2. 遍历字符串:从第一个字符到倒数第二个字符,逐个遍历字符串 `s`。
3. 计算体力变化:对于每个字符 `s[i]`,计算从 `s[i]` 到 `s[i+1]` 的体力变化,即 `s.charAt(i + 1) - s.charAt(i)`。
4. 更新体力值:根据体力变化更新当前体力值 `currentEnergy`。
5. 检查体力值:如果当前体力值小于0,返回 `-1`,表示无法继续走。
6. 返回结果:如果成功遍历完字符串,返回剩余的体力值 `currentEnergy`。
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小U的矩阵转置计算


解题方法总结:
1. 初始化转置权值:创建一个变量 `transposeWeight` 并初始化为 `0`,用于存储转置权值的累加结果。
2. 遍历矩阵:使用两个嵌套的 `for` 循环遍历矩阵中的每一个元素。外层循环控制行索引 `i`,内层循环控制列索引 `j`。
3. 计算差的绝对值:对于每个元素 `a[i][j]`,计算它与转置矩阵中对应位置元素 `a[j][i]` 的差的绝对值。
4. 累加结果:将计算得到的差的绝对值累加到 `transposeWeight` 中。
5. 返回结果:遍历完成后,返回 `transposeWeight` 作为最终的转置权值。
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小U的奖学金申请问题

解题方法总结:
1. 理解问题:
- 计算小U所有课程的加权平均分,并判断是否不低于标准 `X`。
- 检查每门课程的成绩是否都及格(不低于 `60` 分)。
2. 步骤:
- 计算加权总分:遍历学分和成绩数组,计算每门课程的加权分数并累加。
- 计算总学分:遍历学分数组,累加总学分。
- 计算加权平均分:用加权总分除以总学分。
- 检查及格条件:遍历成绩数组,检查是否有不及格的课程。
- 判断是否满足条件:如果加权平均分不低于 `X` 且所有课程都及格,则返回 `True`,否则返回 `False`。

代码实现步骤:
1. 初始化变量:`weightedSum` 用于存储加权总分。`totalCredits` 用于存储总学分。
2. 计算加权总分和总学分:遍历数组 `a` 和 `b`,计算加权分数并累加到 `weightedSum`。同时,累加学分到 `totalCredits`。
3. 计算加权平均分:用 `weightedSum` 除以 `totalCredits`,得到加权平均分。
4. 检查及格条件:遍历数组 `b`,检查是否有不及格的课程。
5. 判断是否满足条件: 如果加权平均分不低于 `x` 且所有课程都及格,则返回 `true`,否则返回 `false`。
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机器人能量冒险


解题方法
1. 初始化:创建一个布尔数组 `canReach`,用于记录每个位置是否可达,起点位置(索引0)初始为可达。
2. 遍历更新:遍历每个位置,如果当前位置可达,则根据当前位置的能量值更新其可达范围内的所有位置为可达。
3. 返回结果:检查最后一个位置是否可达,返回相应的字符串。

复杂度
- 时间复杂度:O(n^2)
- 空间复杂度:O(n)
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贪心的小包

解题方法总结:
1. 理解问题:我们需要在由`N`个甜点组成的数组重复`M`次后形成的数组中,找到一个连续子数组,使得其总喜爱值最大化。
2. 数据结构选择:使用数组来存储甜点的喜爱值。
3. 算法步骤:
- **计算单个数组的最大子数组和**:使用Kadane算法来计算单个数组的最大子数组和。
- **计算整个数组的和**:计算整个数组的和,用于后续计算。
- **计算跨数组的最大子数组和**:
- 计算前缀和的最大值。
- 计算后缀和的最大值。
- 跨数组的最大子数组和为前缀和最大值与后缀和最大值之和。
- **计算多个数组的最大子数组和**:
- 如果`M`为1,则最大子数组和即为单个数组的最大子数组和。
- 如果`M`大于1,则需要考虑跨数组的情况:
- 比较单个数组的最大子数组和与跨数组的最大子数组和。
- 如果整个数组的和大于0,则还需要考虑多个数组的情况,计算前缀和最大值、后缀和最大值以及中间部分的和。
4. 返回结果:返回计算得到的最大子数组和。
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阿D的最佳飞行路线探索
解法总结:
1. 问题理解:
- 需要从起点 `airports[0]` 飞到终点 `airports[airports.length - 1]`。
- 飞机可以飞往相邻机场(`i - 1` 和 `i + 1`)或同一家航空公司的机场。
2. 数据结构选择:
- 使用 `Queue<Integer>` 进行广度优先搜索(BFS),确保找到的路径是最短的。
- 使用 `Set<Integer>` 记录已访问的机场,避免重复访问。
3. 算法步骤:
- 初始化:
- 将起点 `airports[0]` 加入队列,并标记为已访问。
- 初始化起飞次数 `takeoffs` 为 0。
- BFS 主循环:
- 逐层遍历队列中的机场。
- 对于每个机场,检查其相邻机场(左边和右边)和同一家航空公司的机场。
- 如果找到终点 `airports[airports.length - 1]`,返回当前的起飞次数。
- 否则,将未访问的机场加入队列,并继续搜索。
- 每层遍历结束后,起飞次数加1。
- 返回结果:
- 如果找到路径,返回最小起飞次数。
- 如果没有找到路径(理论上不会发生),返回 `-1`。
关键点:
- BFS 算法:确保找到的路径是最短的。
- 访问控制:使用 `Set` 避免重复访问机场。
- 起飞次数:每层遍历结束后,起飞次数加1。
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古生物DNA序列血缘分析
解决方法:
1. 初始化:
- 创建一个二维数组 `dp`,大小为 `(m+1) x (n+1)`,其中 `m` 和 `n` 分别是两条DNA序列的长度。
- 初始化 `dp` 数组的第一行和第一列,表示将一个空序列转换为另一个序列所需的操作次数。
2. 动态规划填充:
- 使用双重循环遍历 `dp` 数组,根据当前字符是否相同来决定是否需要进行变异操作。
- 如果当前字符相同,则不需要变异,直接取左上角的值。
- 如果当前字符不同,则取左、上、左上三个方向的最小值,并加1(表示一次变异操作)。
3. 返回结果:最终结果存储在 `dp[m][n]` 中,表示将 `dna1` 转换为 `dna2` 所需的最小变异次数。
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数组元素之和最小化
解题思路:
1. 选择元素:从 `k` 开始,选择 `k` 的倍数作为数组元素,确保最大公约数为 `k`。
2. 避免重复:每次选择比当前最大元素大的 `k` 的倍数,确保元素不重复。
算法步骤:
1. 初始化 `current` 为 `k`。
2. 循环 `n` 次,每次将 `current` 累加到 `sum` 中,并将 `current` 增加 `k`。
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观光景点组合得分问题:
1. 理解问题,你需要找到一对景点 (i, j),其中 i < j,使得 values[i] + values[j] + i - j 最大。这个表达式可以分解为 (values[i] + i) + (values[j] - j)。
2. 优化思路:对于每个 j,我们只需要找到 i < j 使得 values[i] + i 最大。因此,我们可以遍历数组 values,同时维护一个变量 max_i 来记录当前最大的 values[i] + i。对于每个 j,计算 max_i + values[j] - j,并更新全局最大得分。
3. 算法步骤:初始化 `max_score` 为负无穷大;初始化 `max_i` 为 `values[0] + 0`;从 `j = 1` 开始遍历数组 `values`;计算当前得分 `max_i + values[j] - j`;更新 `max_score`;更新 `max_i` 为 `max(max_i, values[j] + j)`;返回 `max_score`。
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