用户3830175424148
获得徽章 0
#刷题交流#
问题描述：
小C对“好数”非常感兴趣，她定义一个不含前导零的正整数为“好数”，如果它的所有数位最多包含两种不同的数字。例如，数字 23，2323，9，111，和 101 都是好数。现在小C想知道，从1到n之间有多少个好数。
例如：当n=110时，所有的1位数、2位数，以及一些3位数（如 100, 101）都是好数，一共有102个。
测试样例：
样例1：
输入：n = 110
输出：102
样例2：
输入：n = 1000
输出：352
样例3：
输入：n = 1
输出：1
问题分析：
需要计算从1到n之间有多少个“好数”。一个“好数”的定义是：它的所有数位最多包含两种不同的数字。
数据结构选择
集合（Set）：用于存储和快速检查数字中的不同数位。
算法步骤：
初始化计数器：用于统计好数的数量。
遍历从1到n的所有数字：
将当前数字转换为字符串。
使用集合记录字符串中的不同数位。
如果集合的大小（即不同数位的数量）小于等于2，则该数字是好数，计数器加1。
返回计数器的值。
问题描述：
小C对“好数”非常感兴趣，她定义一个不含前导零的正整数为“好数”，如果它的所有数位最多包含两种不同的数字。例如，数字 23，2323，9，111，和 101 都是好数。现在小C想知道，从1到n之间有多少个好数。
例如：当n=110时，所有的1位数、2位数，以及一些3位数（如 100, 101）都是好数，一共有102个。
测试样例：
样例1：
输入：n = 110
输出：102
样例2：
输入：n = 1000
输出：352
样例3：
输入：n = 1
输出：1
问题分析：
需要计算从1到n之间有多少个“好数”。一个“好数”的定义是：它的所有数位最多包含两种不同的数字。
数据结构选择
集合（Set）：用于存储和快速检查数字中的不同数位。
算法步骤：
初始化计数器：用于统计好数的数量。
遍历从1到n的所有数字：
将当前数字转换为字符串。
使用集合记录字符串中的不同数位。
如果集合的大小（即不同数位的数量）小于等于2，则该数字是好数，计数器加1。
返回计数器的值。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
在平面直角坐标系内，有一个点 P(x, y)。我们需要构造两个圆，这两个圆必须同时满足以下两个条件：
圆与 x 轴和 y 轴都相切。
圆经过点 P。
显然，这样的圆有两个合法解。请你输出这两个解的圆的半径，要求按照从小到大的顺序输出，结果保留两位小数。
测试样例：
样例1：
输入：x = 1, y = 2
输出：['1.00', '5.00']
样例2：
输入：x = 3, y = 4
输出：['2.10', '11.90']
样例3：
输入：x = 5, y = 6
输出：['3.25', '18.75']
问题分析：
需要构造两个圆，这两个圆必须同时满足以下两个条件：
圆与 x 轴和 y 轴都相切。
圆经过点 P(x, y)。
数据结构的选择逻辑：
由于只需要计算圆的半径，因此不需要复杂的数据结构。只需要使用基本的数学公式和变量来存储计算结果。
算法步骤：
理解圆与坐标轴相切的条件：
圆与 x 轴相切意味着圆的半径等于圆心到 x 轴的距离。
圆与 y 轴相切意味着圆的半径等于圆心到 y 轴的距离。
因此，圆心必须在 (r, r) 或 (-r, r) 或 (r, -r) 或 (-r, -r) 的位置。
圆经过点 P(x, y)：
圆心到点 P 的距离等于圆的半径。
设圆心为 (r, r)，则有 sqrt((x - r)^2 + (y - r)^2) = r。
使用求根公式 r = (-b ± sqrt(b^2 - 4ac)) / (2a) 来求解这个二次方程。
其中，a = 1，b = -2(x + y)，c = x^2 + y^2。
问题描述：
在平面直角坐标系内，有一个点 P(x, y)。我们需要构造两个圆，这两个圆必须同时满足以下两个条件：
圆与 x 轴和 y 轴都相切。
圆经过点 P。
显然，这样的圆有两个合法解。请你输出这两个解的圆的半径，要求按照从小到大的顺序输出，结果保留两位小数。
测试样例：
样例1：
输入：x = 1, y = 2
输出：['1.00', '5.00']
样例2：
输入：x = 3, y = 4
输出：['2.10', '11.90']
样例3：
输入：x = 5, y = 6
输出：['3.25', '18.75']
问题分析：
需要构造两个圆，这两个圆必须同时满足以下两个条件：
圆与 x 轴和 y 轴都相切。
圆经过点 P(x, y)。
数据结构的选择逻辑：
由于只需要计算圆的半径，因此不需要复杂的数据结构。只需要使用基本的数学公式和变量来存储计算结果。
算法步骤：
理解圆与坐标轴相切的条件：
圆与 x 轴相切意味着圆的半径等于圆心到 x 轴的距离。
圆与 y 轴相切意味着圆的半径等于圆心到 y 轴的距离。
因此，圆心必须在 (r, r) 或 (-r, r) 或 (r, -r) 或 (-r, -r) 的位置。
圆经过点 P(x, y)：
圆心到点 P 的距离等于圆的半径。
设圆心为 (r, r)，则有 sqrt((x - r)^2 + (y - r)^2) = r。
使用求根公式 r = (-b ± sqrt(b^2 - 4ac)) / (2a) 来求解这个二次方程。
其中，a = 1，b = -2(x + y)，c = x^2 + y^2。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
小B拥有一个数组 a，她使用这个数组构造了一个新数组 b。其中，a[i] 表示在新数组 b 中有 a[i] 个 i+1。例如，若 a = [2, 3, 1]，那么新数组 b = [1, 1, 2, 2, 2, 3]，因为 a[0] = 2 代表数组 b 中有 2 个 1，a[1] = 3 代表数组 b 中有 3 个 2，a[2] = 1 代表数组 b 中有 1 个 3。
现在，你需要帮助小B求出 b 数组中所有连续子数组的极差之和。由于答案可能非常大，请对 (10)^9+7 取模。数组的极差定义为子数组的最大值减去最小值。
测试样例：
样例1：
输入：n = 2,a = [2, 1]
输出：2
样例2：
输入：n = 3,a = [1, 2, 1]
输出：6
样例3：
输入：n = 4,a = [2, 3, 1, 1]
输出：26
问题分析：
需要从一个数组 a 构造一个新的数组 b，然后计算 b 中所有连续子数组的极差之和。极差定义为子数组的最大值减去最小值。
数据结构的选择逻辑：
数组 b 的构造：
数组 b 是通过将 a 中的每个元素 a[i] 对应的 i+1 重复 a[i] 次来构造的。
例如，如果 a = [2, 3, 1]，那么 b = [1, 1, 2, 2, 2, 3]。
极差之和的计算：
我们需要计算 b 中所有可能的连续子数组的极差之和。
极差是子数组的最大值减去最小值。
算法步骤：
构造数组 b：
遍历数组 a，对于每个 a[i]，将其对应的 i+1 重复 a[i] 次，添加到数组 b 中。
计算极差之和：
使用两层循环遍历所有可能的子数组 b[i:j+1]。
在内部循环中，动态更新当前子数组的最大值和最小值。
计算当前子数组的极差，并累加到 total_sum 中，同时取模 (10)^9+7。
问题描述：
小B拥有一个数组 a，她使用这个数组构造了一个新数组 b。其中，a[i] 表示在新数组 b 中有 a[i] 个 i+1。例如，若 a = [2, 3, 1]，那么新数组 b = [1, 1, 2, 2, 2, 3]，因为 a[0] = 2 代表数组 b 中有 2 个 1，a[1] = 3 代表数组 b 中有 3 个 2，a[2] = 1 代表数组 b 中有 1 个 3。
现在，你需要帮助小B求出 b 数组中所有连续子数组的极差之和。由于答案可能非常大，请对 (10)^9+7 取模。数组的极差定义为子数组的最大值减去最小值。
测试样例：
样例1：
输入：n = 2,a = [2, 1]
输出：2
样例2：
输入：n = 3,a = [1, 2, 1]
输出：6
样例3：
输入：n = 4,a = [2, 3, 1, 1]
输出：26
问题分析：
需要从一个数组 a 构造一个新的数组 b，然后计算 b 中所有连续子数组的极差之和。极差定义为子数组的最大值减去最小值。
数据结构的选择逻辑：
数组 b 的构造：
数组 b 是通过将 a 中的每个元素 a[i] 对应的 i+1 重复 a[i] 次来构造的。
例如，如果 a = [2, 3, 1]，那么 b = [1, 1, 2, 2, 2, 3]。
极差之和的计算：
我们需要计算 b 中所有可能的连续子数组的极差之和。
极差是子数组的最大值减去最小值。
算法步骤：
构造数组 b：
遍历数组 a，对于每个 a[i]，将其对应的 i+1 重复 a[i] 次，添加到数组 b 中。
计算极差之和：
使用两层循环遍历所有可能的子数组 b[i:j+1]。
在内部循环中，动态更新当前子数组的最大值和最小值。
计算当前子数组的极差，并累加到 total_sum 中，同时取模 (10)^9+7。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述:
小A拿到了一个长度为n的数组，并且定义了一个连续子数组的“权值”为该子数组内不同元素的个数。现在，她想知道，权值分别为1,2,3,…,n的子数组数量有多少个。
需要根据给定的数组，输出一个包含n个整数的数组，第i个数表示权值为i的子数组数量。
测试样例:
样例1：
输入：n = 4, a = [1, 2, 2, 3]
输出：[5, 4, 1, 0]
样例2：
输入：n = 3, a = [1, 1, 1]
输出：[6, 0, 0]
样例3：
输入：n = 5, a = [1, 2, 3, 2, 1]
输出：[5, 5, 5, 0, 0]
问题分析：
需要计算一个数组中所有可能的连续子数组的权值，并统计每个权值的子数组数量。权值定义为子数组内不同元素的个数。
数据结构选择：
计数数组：需要一个长度为 n+1 的数组 c，其中 c[i] 表示权值为 i 的子数组数量。
集合：在遍历子数组时，使用集合来记录当前子数组的不同元素个数。
算法步骤：
初始化计数数组：创建一个长度为 n+1 的数组 c，并将所有元素初始化为 0。
遍历所有可能的子数组：使用双重循环来遍历所有可能的子数组。外层循环控制子数组的起始位置，内层循环控制子数组的结束位置。使用外层循环 for i in range(n) 控制子数组的起始位置。使用内层循环 for j in range(i, n) 控制子数组的结束位置。
记录不同元素：在内层循环中，使用集合 unique_elements 记录当前子数组的不同元素。
每次内层循环中，将当前元素 a[j] 添加到集合 unique_elements 中。
计算权值并更新计数数组：在每次内层循环结束时，计算当前子数组的权值（即集合的大小），并更新计数数组 c。在每次内层循环结束时，计算当前子数组的权值 weight = len(unique_elements)。如果权值 weight 小于等于 n，则更新计数数组 c[weight] += 1。
返回结果：返回计数数组 c 中从 1 到 n 的元素，因为权值为 0 的子数组数量没有意义，即返回 c[1:]。
问题描述:
小A拿到了一个长度为n的数组，并且定义了一个连续子数组的“权值”为该子数组内不同元素的个数。现在，她想知道，权值分别为1,2,3,…,n的子数组数量有多少个。
需要根据给定的数组，输出一个包含n个整数的数组，第i个数表示权值为i的子数组数量。
测试样例:
样例1：
输入：n = 4, a = [1, 2, 2, 3]
输出：[5, 4, 1, 0]
样例2：
输入：n = 3, a = [1, 1, 1]
输出：[6, 0, 0]
样例3：
输入：n = 5, a = [1, 2, 3, 2, 1]
输出：[5, 5, 5, 0, 0]
问题分析：
需要计算一个数组中所有可能的连续子数组的权值，并统计每个权值的子数组数量。权值定义为子数组内不同元素的个数。
数据结构选择：
计数数组：需要一个长度为 n+1 的数组 c，其中 c[i] 表示权值为 i 的子数组数量。
集合：在遍历子数组时，使用集合来记录当前子数组的不同元素个数。
算法步骤：
初始化计数数组：创建一个长度为 n+1 的数组 c，并将所有元素初始化为 0。
遍历所有可能的子数组：使用双重循环来遍历所有可能的子数组。外层循环控制子数组的起始位置，内层循环控制子数组的结束位置。使用外层循环 for i in range(n) 控制子数组的起始位置。使用内层循环 for j in range(i, n) 控制子数组的结束位置。
记录不同元素：在内层循环中，使用集合 unique_elements 记录当前子数组的不同元素。
每次内层循环中，将当前元素 a[j] 添加到集合 unique_elements 中。
计算权值并更新计数数组：在每次内层循环结束时，计算当前子数组的权值（即集合的大小），并更新计数数组 c。在每次内层循环结束时，计算当前子数组的权值 weight = len(unique_elements)。如果权值 weight 小于等于 n，则更新计数数组 c[weight] += 1。
返回结果：返回计数数组 c 中从 1 到 n 的元素，因为权值为 0 的子数组数量没有意义，即返回 c[1:]。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
小U拿到了一个通过特殊方式压缩的字符串，其中每个字母后面可能跟着一个数字，这个数字表示该字母在解压后的字符串中需要重复的次数。如果一个字母后面没有跟随数字，那么该字母在解压后的字符串中只出现一次。请帮助小U解压这个字符串并输出最终的解压结果。
测试样例：
样例1：
输入：s = "a2b3c4"
输出：'aabbbcccc'
样例2：
输入：s = "d5ef2"
输出：'dddddeff'
样例3：
输入：s = "x3y1z"
输出：'xxxyz'
问题分析：
需要解压一个压缩字符串，其中每个字母后面可能跟着一个数字，这个数字表示该字母在解压后的字符串中需要重复的次数。如果一个字母后面没有跟随数字，那么该字母在解压后的字符串中只出现一次。
数据结构选择：
列表：用于存储解压后的字符，最后将列表连接成字符串。
算法步骤：
初始化：创建一个空列表 result 用于存储解压后的字符。初始化索引 i 为 0。
遍历字符串：使用 while 循环遍历字符串 s。使用 while 循环，条件是 i < len(s)。
提取字符：每次循环提取一个字符 char。每次循环提取当前字符 char = s[i]。将索引 i 增加 1。
检查数字：检查下一个字符是否是数字。如果是，提取数字并转换为整数 num。检查下一个字符是否是数字，即 i < len(s) and s[i].isdigit()。如果是数字，提取数字并转换为整数 num。
重复字符：将字符 char 重复 num 次并添加到 result 列表中。
处理单个字符：如果没有数字，直接将字符添加到 result 列表中。
返回结果：将 result 列表连接成字符串并返回。
问题描述：
小U拿到了一个通过特殊方式压缩的字符串，其中每个字母后面可能跟着一个数字，这个数字表示该字母在解压后的字符串中需要重复的次数。如果一个字母后面没有跟随数字，那么该字母在解压后的字符串中只出现一次。请帮助小U解压这个字符串并输出最终的解压结果。
测试样例：
样例1：
输入：s = "a2b3c4"
输出：'aabbbcccc'
样例2：
输入：s = "d5ef2"
输出：'dddddeff'
样例3：
输入：s = "x3y1z"
输出：'xxxyz'
问题分析：
需要解压一个压缩字符串，其中每个字母后面可能跟着一个数字，这个数字表示该字母在解压后的字符串中需要重复的次数。如果一个字母后面没有跟随数字，那么该字母在解压后的字符串中只出现一次。
数据结构选择：
列表：用于存储解压后的字符，最后将列表连接成字符串。
算法步骤：
初始化：创建一个空列表 result 用于存储解压后的字符。初始化索引 i 为 0。
遍历字符串：使用 while 循环遍历字符串 s。使用 while 循环，条件是 i < len(s)。
提取字符：每次循环提取一个字符 char。每次循环提取当前字符 char = s[i]。将索引 i 增加 1。
检查数字：检查下一个字符是否是数字。如果是，提取数字并转换为整数 num。检查下一个字符是否是数字，即 i < len(s) and s[i].isdigit()。如果是数字，提取数字并转换为整数 num。
重复字符：将字符 char 重复 num 次并添加到 result 列表中。
处理单个字符：如果没有数字，直接将字符添加到 result 列表中。
返回结果：将 result 列表连接成字符串并返回。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
小C、小U 和小R 三个好朋友喜欢做一些数字谜题。这次他们遇到一个问题，给定一个长度为n的数组a，他们想要找出符合特定条件的三元组 (i, j, k)。具体来说，三元组要满足 0 <= i < j < k < n，并且 max(a[i], a[j], a[k]) - min(a[i], a[j], a[k]) = 1，也就是说，最大值与最小值之差必须为1。
他们决定请你帮忙编写一个程序，计算符合这个条件的三元组数量。
测试样例：
样例1：
输入：a = [2, 2, 3, 1]
输出：2
样例2：
输入：a = [1, 3, 2, 2, 1]
输出：5
样例3：
输入：a = [1, 3, 2, 2, 1, 2]
输出：12
问题分析：
需要找到所有满足以下条件的三元组 (i, j, k)：
0 <= i < j < k < n
max(a[i], a[j], a[k]) - min(a[i], a[j], a[k]) = 1
数据结构选择：
由于需要频繁地查找和比较元素，排序后的数组可以帮助我们更高效地找到满足条件的三元组。
算法步骤：
排序：首先对数组进行排序。排序后，数组中的元素会按照从小到大的顺序排列，这样可以简化后续的比较操作。
遍历：使用三重循环遍历数组，检查每个三元组是否满足条件。由于数组已经排序，我们可以确保 i < j < k 的条件自动满足。
条件检查：对于每个三元组 (a[i], a[j], a[k])，检查 max(a[i], a[j], a[k]) - min(a[i], a[j], a[k]) == 1。由于数组已经排序，max(a[i], a[j], a[k]) 和 min(a[i], a[j], a[k]) 可以直接通过 a[k] 和 a[i] 获得。在循环中，检查 a[k] - a[i] == 1，如果满足条件，则计数器 count 加一。
问题描述：
小C、小U 和小R 三个好朋友喜欢做一些数字谜题。这次他们遇到一个问题，给定一个长度为n的数组a，他们想要找出符合特定条件的三元组 (i, j, k)。具体来说，三元组要满足 0 <= i < j < k < n，并且 max(a[i], a[j], a[k]) - min(a[i], a[j], a[k]) = 1，也就是说，最大值与最小值之差必须为1。
他们决定请你帮忙编写一个程序，计算符合这个条件的三元组数量。
测试样例：
样例1：
输入：a = [2, 2, 3, 1]
输出：2
样例2：
输入：a = [1, 3, 2, 2, 1]
输出：5
样例3：
输入：a = [1, 3, 2, 2, 1, 2]
输出：12
问题分析：
需要找到所有满足以下条件的三元组 (i, j, k)：
0 <= i < j < k < n
max(a[i], a[j], a[k]) - min(a[i], a[j], a[k]) = 1
数据结构选择：
由于需要频繁地查找和比较元素，排序后的数组可以帮助我们更高效地找到满足条件的三元组。
算法步骤：
排序：首先对数组进行排序。排序后，数组中的元素会按照从小到大的顺序排列，这样可以简化后续的比较操作。
遍历：使用三重循环遍历数组，检查每个三元组是否满足条件。由于数组已经排序，我们可以确保 i < j < k 的条件自动满足。
条件检查：对于每个三元组 (a[i], a[j], a[k])，检查 max(a[i], a[j], a[k]) - min(a[i], a[j], a[k]) == 1。由于数组已经排序，max(a[i], a[j], a[k]) 和 min(a[i], a[j], a[k]) 可以直接通过 a[k] 和 a[i] 获得。在循环中，检查 a[k] - a[i] == 1，如果满足条件，则计数器 count 加一。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述
小U拿到了一组排列，她想知道有多少个子区间满足区间内部的数构成一个排列。一个区间的排列是指：该区间的数包含从 1 到 k 的每个数，并且每个数恰好出现一次，这个区间的长度为 k。
例如，对于数组 [2, 1, 5, 3, 4]，其中区间 [2, 2]，[1，2] 和 [1, 5] 都是排列。
测试样例：
样例1：
输入：n = 5 ,a = [2, 1, 5, 3, 4]
输出：3
样例2：
输入：n = 5 ,a = [1, 2, 3, 4, 5]
输出：5
样例3：
输入：n = 4 ,a = [4, 3, 2, 1]
输出：4
问题分析：
需要找到数组中所有满足条件的子区间，这些子区间内的数构成一个排列。一个排列是指区间内的数包含从1到k的每个数，并且每个数恰好出现一次。
数据结构选择：
哈希表：用于记录当前窗口内的数字及其出现次数。哈希表可以快速插入、删除和查找元素，非常适合用于滑动窗口的场景。
双指针：用于实现滑动窗口，遍历所有可能的子区间。
算法步骤：
初始化计数器：用于记录满足条件的子区间数量。初始化计数器count为0。
遍历所有可能的子区间长度：从1到n。
滑动窗口：
使用双指针left和right来表示当前窗口的左右边界。
将右指针right向右移动，将当前元素加入窗口，并更新哈希表。
当窗口大小达到k时，检查窗口内的数字是否构成排列。
如果构成排列，则计数器加1。
移动左指针left，缩小窗口，并更新哈希表。
检查排列：
使用辅助函数使用辅助函数is_permutation检查当前窗口内的数字是否包含从1到k的所有数字，并且每个数字恰好出现一次。
详细步骤：
滑动窗口：
初始化哈希表window来记录当前窗口内的数字及其出现次数。
初始化左右指针left和right为0。
使用while循环，右指针right从0遍历到n-1。
将当前元素a[right]加入窗口，并更新哈希表。
当窗口大小达到k时，检查窗口内的数字是否构成排列。
如果构成排列，则计数器count加1。
移动左指针left，缩小窗口，并更新哈希表。
问题描述
小U拿到了一组排列，她想知道有多少个子区间满足区间内部的数构成一个排列。一个区间的排列是指：该区间的数包含从 1 到 k 的每个数，并且每个数恰好出现一次，这个区间的长度为 k。
例如，对于数组 [2, 1, 5, 3, 4]，其中区间 [2, 2]，[1，2] 和 [1, 5] 都是排列。
测试样例：
样例1：
输入：n = 5 ,a = [2, 1, 5, 3, 4]
输出：3
样例2：
输入：n = 5 ,a = [1, 2, 3, 4, 5]
输出：5
样例3：
输入：n = 4 ,a = [4, 3, 2, 1]
输出：4
问题分析：
需要找到数组中所有满足条件的子区间，这些子区间内的数构成一个排列。一个排列是指区间内的数包含从1到k的每个数，并且每个数恰好出现一次。
数据结构选择：
哈希表：用于记录当前窗口内的数字及其出现次数。哈希表可以快速插入、删除和查找元素，非常适合用于滑动窗口的场景。
双指针：用于实现滑动窗口，遍历所有可能的子区间。
算法步骤：
初始化计数器：用于记录满足条件的子区间数量。初始化计数器count为0。
遍历所有可能的子区间长度：从1到n。
滑动窗口：
使用双指针left和right来表示当前窗口的左右边界。
将右指针right向右移动，将当前元素加入窗口，并更新哈希表。
当窗口大小达到k时，检查窗口内的数字是否构成排列。
如果构成排列，则计数器加1。
移动左指针left，缩小窗口，并更新哈希表。
检查排列：
使用辅助函数使用辅助函数is_permutation检查当前窗口内的数字是否包含从1到k的所有数字，并且每个数字恰好出现一次。
详细步骤：
滑动窗口：
初始化哈希表window来记录当前窗口内的数字及其出现次数。
初始化左右指针left和right为0。
使用while循环，右指针right从0遍历到n-1。
将当前元素a[right]加入窗口，并更新哈希表。
当窗口大小达到k时，检查窗口内的数字是否构成排列。
如果构成排列，则计数器count加1。
移动左指针left，缩小窗口，并更新哈希表。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述： 小F在“双十一”期间购买了N件商品。每件商品有一个价格p[i]，小F可以获得的优惠取决于该商品之前的一件商品。如果某一件商品的价格p[i]大于等于前面的某个商品p[j]，则小F可以享受该商品p[j]的价格作为优惠，前提是p[j]是离p[i]最近的且满足条件的商品。 例如，给定价格数组p = [9, 4, 5, 2, 4]，其中p[3] = 2之前没有商品的价格小于等于p[3]，因此没有优惠；而p[2] = 5可以享受最近的商品p[1] = 4的价格作为优惠。因此，任务是计算小F能获得的总优惠。 测试样例： 样例1： 输入：N = 5 ,p = [9, 4, 5, 2, 4] 输出：6 样例2： 输入：N = 4 ,p = [1, 2, 3, 5] 输出：6 样例3： 输入：N = 4 ,p = [4, 3, 2, 1] 输出：0
问题分析： 小F在购买商品时，可以享受优惠的条件是：当前商品的价格大于等于前面某个商品的价格，并且这个商品是离当前商品最近的。我们需要计算小F能获得的总优惠。 数据结构选择： 可以使用一个数组来存储商品的价格，并使用一个变量来累加总优惠。 算法步骤： 初始化总优惠：创建一个变量 total_discount 并初始化为0。 遍历商品列表：从第二个商品开始，逐个检查每个商品。 查找最近的优惠商品：对于每个商品，从当前商品的前一个商品开始，向前查找，直到找到一个价格小于等于当前商品价格的商品。 累加优惠：如果找到符合条件的商品，则将该商品的价格累加到总优惠中。 返回总优惠：遍历结束后，返回 total_discount。
问题描述： 小F在“双十一”期间购买了N件商品。每件商品有一个价格p[i]，小F可以获得的优惠取决于该商品之前的一件商品。如果某一件商品的价格p[i]大于等于前面的某个商品p[j]，则小F可以享受该商品p[j]的价格作为优惠，前提是p[j]是离p[i]最近的且满足条件的商品。 例如，给定价格数组p = [9, 4, 5, 2, 4]，其中p[3] = 2之前没有商品的价格小于等于p[3]，因此没有优惠；而p[2] = 5可以享受最近的商品p[1] = 4的价格作为优惠。因此，任务是计算小F能获得的总优惠。 测试样例： 样例1： 输入：N = 5 ,p = [9, 4, 5, 2, 4] 输出：6 样例2： 输入：N = 4 ,p = [1, 2, 3, 5] 输出：6 样例3： 输入：N = 4 ,p = [4, 3, 2, 1] 输出：0
问题分析： 小F在购买商品时，可以享受优惠的条件是：当前商品的价格大于等于前面某个商品的价格，并且这个商品是离当前商品最近的。我们需要计算小F能获得的总优惠。 数据结构选择： 可以使用一个数组来存储商品的价格，并使用一个变量来累加总优惠。 算法步骤： 初始化总优惠：创建一个变量 total_discount 并初始化为0。 遍历商品列表：从第二个商品开始，逐个检查每个商品。 查找最近的优惠商品：对于每个商品，从当前商品的前一个商品开始，向前查找，直到找到一个价格小于等于当前商品价格的商品。 累加优惠：如果找到符合条件的商品，则将该商品的价格累加到总优惠中。 返回总优惠：遍历结束后，返回 total_discount。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
小C 需要对一个字符串进行特殊排序，这个字符串只包含三种字符类型：字母（大小写）、数字和问号。要求你按照以下规则进行排序：
问号的原始位置必须保持不变。
数字的原始位置必须保持不变，但数字要按照从大到小排序。
字母的原始位置必须保持不变，但字母要按照字典序从小到大排序。
需要编写一个程序，帮助小C实现这个字符串的排序功能。
测试样例：
样例1：
输入：inp = "12A?zc"
输出：'21A?cz'
样例2：
输入：inp = "1Ad?z?t24"
输出：'4Ad?t?z21'
样例3：
输入：inp = "???123??zxy?"
输出：'???321??xyz?'
问题分析：
需要对一个字符串进行特殊排序，这个字符串只包含三种字符类型：字母（大小写）、数字和问号。排序规则如下：
问号的原始位置必须保持不变。
数字的原始位置必须保持不变，但数字要按照从大到小排序。
字母的原始位置必须保持不变，但字母要按照字典序从小到大排序。
数据结构选择：
问号位置的记录：可以使用一个列表来记录问号在字符串中的位置。
数字和字母的排序：可以分别使用两个列表来存储数字和字母，并对它们进行排序。
算法步骤：
记录问号的位置：遍历字符串，记录问号的位置。
使用enumerate遍历字符串，记录问号的位置。
将问号的位置存储在一个列表中。
提取并排序数字：提取所有的数字，按从大到小排序。
使用列表推导式提取字符串中的所有数字。
对提取的数字列表进行从大到小排序。
提取并排序字母：提取所有的字母，按字典序从小到大排序。
使用列表推导式提取字符串中的所有字母。
对提取的字母列表进行字典序从小到大排序。
构建结果字符串：根据问号位置、排序后的数字和字母，构建最终的结果字符串。
初始化一个空的结果列表。
遍历原始字符串，根据字符类型（问号、数字、字母）从相应的列表中取出字符，构建最终的结果字符串。
问题描述：
小C 需要对一个字符串进行特殊排序，这个字符串只包含三种字符类型：字母（大小写）、数字和问号。要求你按照以下规则进行排序：
问号的原始位置必须保持不变。
数字的原始位置必须保持不变，但数字要按照从大到小排序。
字母的原始位置必须保持不变，但字母要按照字典序从小到大排序。
需要编写一个程序，帮助小C实现这个字符串的排序功能。
测试样例：
样例1：
输入：inp = "12A?zc"
输出：'21A?cz'
样例2：
输入：inp = "1Ad?z?t24"
输出：'4Ad?t?z21'
样例3：
输入：inp = "???123??zxy?"
输出：'???321??xyz?'
问题分析：
需要对一个字符串进行特殊排序，这个字符串只包含三种字符类型：字母（大小写）、数字和问号。排序规则如下：
问号的原始位置必须保持不变。
数字的原始位置必须保持不变，但数字要按照从大到小排序。
字母的原始位置必须保持不变，但字母要按照字典序从小到大排序。
数据结构选择：
问号位置的记录：可以使用一个列表来记录问号在字符串中的位置。
数字和字母的排序：可以分别使用两个列表来存储数字和字母，并对它们进行排序。
算法步骤：
记录问号的位置：遍历字符串，记录问号的位置。
使用enumerate遍历字符串，记录问号的位置。
将问号的位置存储在一个列表中。
提取并排序数字：提取所有的数字，按从大到小排序。
使用列表推导式提取字符串中的所有数字。
对提取的数字列表进行从大到小排序。
提取并排序字母：提取所有的字母，按字典序从小到大排序。
使用列表推导式提取字符串中的所有字母。
对提取的字母列表进行字典序从小到大排序。
构建结果字符串：根据问号位置、排序后的数字和字母，构建最终的结果字符串。
初始化一个空的结果列表。
遍历原始字符串，根据字符类型（问号、数字、字母）从相应的列表中取出字符，构建最终的结果字符串。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
小U最近沉迷于一款养成类游戏，游戏中的角色拥有三项属性：体力、智力和武力，初始值均为0。随着每天的游戏进展，这些属性会逐步增加。增加情况由一个二维数组 growup 表示，每个元素是一个长度为3的一维数组，分别表示每天的体力、智力和武力增加值。例如，[[1, 1, 2], [2, 2, 1], [2, 1, 2]] 表示第一天体力增加1，智力增加1，武力增加2，第二天分别增加2，2，1，第三天分别增加2，1，2。
在游戏中，玩家可以通过学习新技能来增强角色，但前提是角色的三项属性必须达到技能学习的要求。每个技能的学习要求也用一个二维数组 skill 表示，数组中的每个元素是一个长度为3的一维数组，分别表示学习某个技能所需的最低体力、智力和武力值。
任务是根据 growup 和 skill 数组，计算出玩家在多少天内可以学习每个技能。如果无法满足某个技能的学习要求，则返回 -1。
问题分析：
需要计算玩家在多少天内可以学习每个技能。每个技能的学习要求由 skill 数组表示，而每天的属性增加由 growup 数组表示。我们需要遍历每个技能，并计算出满足该技能要求所需的最少天数。如果无法满足某个技能的要求，则返回 -1。
数据结构选择：
growup 数组：表示每天的属性增加情况。
skill 数组：表示每个技能的学习要求。
算法步骤：
初始化结果列表：创建一个结果列表 result，用于存储每个技能的学习天数。
遍历每个技能：对于每个技能，执行以下步骤：
初始化当前属性：将当前的体力、智力和武力初始化为0。
初始化天数计数器：将天数计数器 days 初始化为0。
遍历每天的属性增加情况：对于每一天的属性增加情况，累加当前的体力、智力和武力。
检查属性是否满足技能要求：在每次累加属性后，检查当前的属性是否满足技能的要求。
如果满足，记录当前的天数到 result 中，并跳出循环。
如果不满足，继续累加属性。
处理无法满足技能要求的情况：如果遍历完所有天数后仍不满足技能要求，则在 result 中记录 -1。
返回结果列表：返回 result 列表，其中包含了每个技能的学习天数。
问题描述：
小U最近沉迷于一款养成类游戏，游戏中的角色拥有三项属性：体力、智力和武力，初始值均为0。随着每天的游戏进展，这些属性会逐步增加。增加情况由一个二维数组 growup 表示，每个元素是一个长度为3的一维数组，分别表示每天的体力、智力和武力增加值。例如，[[1, 1, 2], [2, 2, 1], [2, 1, 2]] 表示第一天体力增加1，智力增加1，武力增加2，第二天分别增加2，2，1，第三天分别增加2，1，2。
在游戏中，玩家可以通过学习新技能来增强角色，但前提是角色的三项属性必须达到技能学习的要求。每个技能的学习要求也用一个二维数组 skill 表示，数组中的每个元素是一个长度为3的一维数组，分别表示学习某个技能所需的最低体力、智力和武力值。
任务是根据 growup 和 skill 数组，计算出玩家在多少天内可以学习每个技能。如果无法满足某个技能的学习要求，则返回 -1。
问题分析：
需要计算玩家在多少天内可以学习每个技能。每个技能的学习要求由 skill 数组表示，而每天的属性增加由 growup 数组表示。我们需要遍历每个技能，并计算出满足该技能要求所需的最少天数。如果无法满足某个技能的要求，则返回 -1。
数据结构选择：
growup 数组：表示每天的属性增加情况。
skill 数组：表示每个技能的学习要求。
算法步骤：
初始化结果列表：创建一个结果列表 result，用于存储每个技能的学习天数。
遍历每个技能：对于每个技能，执行以下步骤：
初始化当前属性：将当前的体力、智力和武力初始化为0。
初始化天数计数器：将天数计数器 days 初始化为0。
遍历每天的属性增加情况：对于每一天的属性增加情况，累加当前的体力、智力和武力。
检查属性是否满足技能要求：在每次累加属性后，检查当前的属性是否满足技能的要求。
如果满足，记录当前的天数到 result 中，并跳出循环。
如果不满足，继续累加属性。
处理无法满足技能要求的情况：如果遍历完所有天数后仍不满足技能要求，则在 result 中记录 -1。
返回结果列表：返回 result 列表，其中包含了每个技能的学习天数。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述
小R设计了一款有趣的机器人，它每次移动时至少需要消耗一个能量值。假设当小R为机器人提供了 5 个能量值，它可以选择不动，也可以走 1 步，但它不会走超过 5 步。
小R希望机器人能够走到一个终点，该终点位于 N 个位置的最后一个位置。每个位置上都有一定的能量值，机器人每次消耗当前位置的能量值可以往前走几步，之后可以继续消耗新的位置的能量继续前进。如果某个位置的能量值为 0，机器人将无法再继续行动。
小R想知道，机器人是否有可能通过这些能量值移动到最后一个位置。你能帮他计算一下吗？
测试样例：
样例1：
输入：n = 5 ,array = [2, 3, 1, 1, 4]
输出：'TRUE'
问题分析：
机器人需要从数组的第一个位置开始，通过消耗每个位置上的能量值来移动到数组的最后一个位置。如果某个位置的能量值为0，机器人将无法继续前进。
解题思路：
贪心算法：可以从第一个位置开始，尝试尽可能远地移动。每次移动时，选择当前位置能到达的最远位置。
动态规划：可以使用一个数组来记录每个位置是否可达。
具体步骤：
初始化：需要一个变量 max_reach 来记录当前能到达的最远位置，初始化为0。
遍历数组：从第一个位置开始遍历数组。
检查可达性：如果当前位置 i 超过了 max_reach，说明无法继续前进，返回 "FALSE"。
更新最远位置：更新 max_reach 为当前位置 i 加上当前位置的能量值 array[i]。
提前返回：如果 max_reach 已经超过了最后一个位置，直接返回 "TRUE"。
返回结果：如果遍历完数组后，max_reach 仍然小于最后一个位置，返回 "FALSE"。
数据结构选择：
变量：使用一个变量 max_reach 来记录当前能到达的最远位置。
算法步骤：
初始化 max_reach 为0。
遍历数组，对于每个位置 i：
如果 i > max_reach，返回 "FALSE"。
更新 max_reach 为 max(max_reach, i + array[i])。
如果 max_reach >= n - 1，返回 "TRUE"。
如果遍历完数组后，max_reach 仍然小于 n - 1，返回 "FALSE"。
问题描述
小R设计了一款有趣的机器人，它每次移动时至少需要消耗一个能量值。假设当小R为机器人提供了 5 个能量值，它可以选择不动，也可以走 1 步，但它不会走超过 5 步。
小R希望机器人能够走到一个终点，该终点位于 N 个位置的最后一个位置。每个位置上都有一定的能量值，机器人每次消耗当前位置的能量值可以往前走几步，之后可以继续消耗新的位置的能量继续前进。如果某个位置的能量值为 0，机器人将无法再继续行动。
小R想知道，机器人是否有可能通过这些能量值移动到最后一个位置。你能帮他计算一下吗？
测试样例：
样例1：
输入：n = 5 ,array = [2, 3, 1, 1, 4]
输出：'TRUE'
问题分析：
机器人需要从数组的第一个位置开始，通过消耗每个位置上的能量值来移动到数组的最后一个位置。如果某个位置的能量值为0，机器人将无法继续前进。
解题思路：
贪心算法：可以从第一个位置开始，尝试尽可能远地移动。每次移动时，选择当前位置能到达的最远位置。
动态规划：可以使用一个数组来记录每个位置是否可达。
具体步骤：
初始化：需要一个变量 max_reach 来记录当前能到达的最远位置，初始化为0。
遍历数组：从第一个位置开始遍历数组。
检查可达性：如果当前位置 i 超过了 max_reach，说明无法继续前进，返回 "FALSE"。
更新最远位置：更新 max_reach 为当前位置 i 加上当前位置的能量值 array[i]。
提前返回：如果 max_reach 已经超过了最后一个位置，直接返回 "TRUE"。
返回结果：如果遍历完数组后，max_reach 仍然小于最后一个位置，返回 "FALSE"。
数据结构选择：
变量：使用一个变量 max_reach 来记录当前能到达的最远位置。
算法步骤：
初始化 max_reach 为0。
遍历数组，对于每个位置 i：
如果 i > max_reach，返回 "FALSE"。
更新 max_reach 为 max(max_reach, i + array[i])。
如果 max_reach >= n - 1，返回 "TRUE"。
如果遍历完数组后，max_reach 仍然小于 n - 1，返回 "FALSE"。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述
小U最近沉迷于一款冒险游戏，在闯关过程中，他通过击败小兵获得了防御宝石，每个防御宝石的价值为ai。经过一番激战，小U终于遇到了关底的boss，这个boss拥有攻击宝石，每颗攻击宝石的价值为bi。小U想知道他手中的防御宝石是否能够抵抗住boss的攻击。
小U的防御成功条件是：所有防御宝石的乘积 ∏i=1 n ai可以被所有攻击宝石的乘积 ∏i=1 m bi整除。能帮小U判断他是否能够抵抗住boss的攻击吗？
测试样例：
样例1：
输入：n = 2 ,m = 5 ,arrayn = [10, 12] ,arraym = [2, 3, 5, 2, 1]
输出：'yes'
样例2：
输入：n = 4 ,m = 5 ,arrayn = [7, 2, 5, 3] ,arraym = [2, 4, 5, 6, 1]
输出：'no'
问题分析：
需要判断防御宝石的乘积是否能被攻击宝石的乘积整除。具体来说，如果防御宝石的乘积可以被攻击宝石的乘积整除，那么小U就能抵抗住boss的攻击。
数据结构选择：
可以使用质因数分解的方法。质因数分解可以将一个数分解为质数的乘积，这样我们可以更容易地比较两个数的乘积是否能整除。
算法步骤：
质因数分解：
对于每个防御宝石和攻击宝石的值，进行质因数分解。
质因数分解的结果是一个字典，键是质因数，值是该质因数的指数。
编写一个函数 prime_factors，输入一个整数，输出一个字典，字典的键是质因数，值是该质因数的指数。
统计质因数：
统计所有防御宝石的质因数，并累加每个质因数的指数。
遍历所有防御宝石的值，对每个值进行质因数分解，并将结果累加到一个总的字典中。
统计所有攻击宝石的质因数，并累加每个质因数的指数。
遍历所有攻击宝石的值，对每个值进行质因数分解，并将结果累加到一个总的字典中。
比较质因数：
对于每个质因数，检查防御宝石中的指数是否大于或等于攻击宝石中的指数。
如果所有质因数都满足这个条件，那么防御宝石的乘积可以被攻击宝石的乘积整除，返回 "yes"。
否则，返回 "no"。
遍历攻击宝石的质因数字典，检查每个质因数的指数是否小于防御宝石中对应质因数的指数。
如果发现某个质因数的指数小于防御宝石中的指数，返回 "no"。
如果所有质因数都满足条件，返回 "yes"。
问题描述
小U最近沉迷于一款冒险游戏，在闯关过程中，他通过击败小兵获得了防御宝石，每个防御宝石的价值为ai。经过一番激战，小U终于遇到了关底的boss，这个boss拥有攻击宝石，每颗攻击宝石的价值为bi。小U想知道他手中的防御宝石是否能够抵抗住boss的攻击。
小U的防御成功条件是：所有防御宝石的乘积 ∏i=1 n ai可以被所有攻击宝石的乘积 ∏i=1 m bi整除。能帮小U判断他是否能够抵抗住boss的攻击吗？
测试样例：
样例1：
输入：n = 2 ,m = 5 ,arrayn = [10, 12] ,arraym = [2, 3, 5, 2, 1]
输出：'yes'
样例2：
输入：n = 4 ,m = 5 ,arrayn = [7, 2, 5, 3] ,arraym = [2, 4, 5, 6, 1]
输出：'no'
问题分析：
需要判断防御宝石的乘积是否能被攻击宝石的乘积整除。具体来说，如果防御宝石的乘积可以被攻击宝石的乘积整除，那么小U就能抵抗住boss的攻击。
数据结构选择：
可以使用质因数分解的方法。质因数分解可以将一个数分解为质数的乘积，这样我们可以更容易地比较两个数的乘积是否能整除。
算法步骤：
质因数分解：
对于每个防御宝石和攻击宝石的值，进行质因数分解。
质因数分解的结果是一个字典，键是质因数，值是该质因数的指数。
编写一个函数 prime_factors，输入一个整数，输出一个字典，字典的键是质因数，值是该质因数的指数。
统计质因数：
统计所有防御宝石的质因数，并累加每个质因数的指数。
遍历所有防御宝石的值，对每个值进行质因数分解，并将结果累加到一个总的字典中。
统计所有攻击宝石的质因数，并累加每个质因数的指数。
遍历所有攻击宝石的值，对每个值进行质因数分解，并将结果累加到一个总的字典中。
比较质因数：
对于每个质因数，检查防御宝石中的指数是否大于或等于攻击宝石中的指数。
如果所有质因数都满足这个条件，那么防御宝石的乘积可以被攻击宝石的乘积整除，返回 "yes"。
否则，返回 "no"。
遍历攻击宝石的质因数字典，检查每个质因数的指数是否小于防御宝石中对应质因数的指数。
如果发现某个质因数的指数小于防御宝石中的指数，返回 "no"。
如果所有质因数都满足条件，返回 "yes"。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
小M的程序设计大作业是编写一个多任务下载器。在实现过程中，他遇到了一个问题：在一次下载过程中，总共有N个任务，每个任务会在第x秒开始，并持续y秒。小M需要知道，在同一时刻，最多有多少个任务正在同时下载，也就是计算出任务的最高并发数。
n 表示任务的数量。
array 是一个二维列表，每个元素为[x, y]，表示任务的开始时间和持续时间，其中：
x 表示任务的开始时间；
y 表示任务的持续时间。
测试样例：
样例1：
输入：n = 2 ,array = [[1, 2], [2, 3]]
输出：2
样例2：
输入：n = 4 ,array = [[1, 2], [2, 3], [3, 5], [4, 3]]
输出：3
样例3：
输入：n = 5 ,array = [[1, 3], [3, 4], [2, 2], [6, 5], [5, 3]]
输出：3
问题分析
需要计算在同一时刻最多有多少个任务正在同时下载。每个任务有一个开始时间和一个持续时间，这意味着每个任务有一个明确的开始和结束时间点。
数据结构选择：
为了有效地解决这个问题，可以使用事件（Event）来表示任务的开始和结束。每个事件包含两个信息：
时间点：任务开始或结束的时间。
事件类型：表示是任务的开始还是结束。
算法步骤：
事件转换：将每个任务的开始和结束时间转换为事件，并存储在事件列表中。
事件排序：对事件列表按时间点进行排序。如果两个事件的时间点相同，先处理结束事件再处理开始事件，这样可以确保在同一时间点上，结束事件不会影响当前的并发数。
并发数计算：遍历排序后的事件列表，使用一个计数器来记录当前正在进行的任务数，并更新最大并发数。
具体步骤：
创建事件列表：
对于每个任务，创建两个事件：一个表示任务的开始，另一个表示任务的结束。
将这些事件添加到事件列表中。
排序事件列表：
对事件列表按时间点进行排序。如果时间点相同，先处理结束事件再处理开始事件。
计算最大并发数：
初始化一个计数器current_concurrency来记录当前正在进行的任务数。
初始化一个变量max_concurrency来记录最大并发数。
遍历排序后的事件列表，根据事件类型更新current_concurrency，并更新max_concurrency。
问题描述：
小M的程序设计大作业是编写一个多任务下载器。在实现过程中，他遇到了一个问题：在一次下载过程中，总共有N个任务，每个任务会在第x秒开始，并持续y秒。小M需要知道，在同一时刻，最多有多少个任务正在同时下载，也就是计算出任务的最高并发数。
n 表示任务的数量。
array 是一个二维列表，每个元素为[x, y]，表示任务的开始时间和持续时间，其中：
x 表示任务的开始时间；
y 表示任务的持续时间。
测试样例：
样例1：
输入：n = 2 ,array = [[1, 2], [2, 3]]
输出：2
样例2：
输入：n = 4 ,array = [[1, 2], [2, 3], [3, 5], [4, 3]]
输出：3
样例3：
输入：n = 5 ,array = [[1, 3], [3, 4], [2, 2], [6, 5], [5, 3]]
输出：3
问题分析
需要计算在同一时刻最多有多少个任务正在同时下载。每个任务有一个开始时间和一个持续时间，这意味着每个任务有一个明确的开始和结束时间点。
数据结构选择：
为了有效地解决这个问题，可以使用事件（Event）来表示任务的开始和结束。每个事件包含两个信息：
时间点：任务开始或结束的时间。
事件类型：表示是任务的开始还是结束。
算法步骤：
事件转换：将每个任务的开始和结束时间转换为事件，并存储在事件列表中。
事件排序：对事件列表按时间点进行排序。如果两个事件的时间点相同，先处理结束事件再处理开始事件，这样可以确保在同一时间点上，结束事件不会影响当前的并发数。
并发数计算：遍历排序后的事件列表，使用一个计数器来记录当前正在进行的任务数，并更新最大并发数。
具体步骤：
创建事件列表：
对于每个任务，创建两个事件：一个表示任务的开始，另一个表示任务的结束。
将这些事件添加到事件列表中。
排序事件列表：
对事件列表按时间点进行排序。如果时间点相同，先处理结束事件再处理开始事件。
计算最大并发数：
初始化一个计数器current_concurrency来记录当前正在进行的任务数。
初始化一个变量max_concurrency来记录最大并发数。
遍历排序后的事件列表，根据事件类型更新current_concurrency，并更新max_concurrency。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
小R手上有一个长度为 n 的数组 (n > 0)，数组中的元素分别来自集合 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024]。小R想从这个数组中选取一段连续的区间，得到可能的最大乘积。
需要帮助小R找到最大乘积的区间，并输出这个区间的起始位置 x 和结束位置 y (x ≤ y)。如果存在多个区间乘积相同的情况，优先选择 x 更小的区间；如果 x 相同，选择 y 更小的区间。
注意：数组的起始位置为 1，结束位置为 n。
测试样例：
样例1：
输入：n = 5, arr = [1, 2, 4, 0, 8]
输出：[1, 3]
问题分析：
需要从一个数组中找到一段连续的区间，使得这段区间的乘积最大。数组中的元素都是来自一个特定的集合 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024]。如果存在多个区间乘积相同的情况，优先选择 x 更小的区间；如果 x 相同，选择 y 更小的区间。
数据结构选择：
由于需要计算区间的乘积，并且数组中的元素都是正数或0，可以考虑使用滑动窗口（Sliding Window）的方法来遍历所有可能的区间。
算法步骤：
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 start 和 best_start，如果 start 更小，或者 start 相同但 end 更小，更新 best_start 和 best_end。
处理特殊情况：
如果数组中所有元素都是0，最大乘积区间应该是包含单个0的区间。
问题描述：
小R手上有一个长度为 n 的数组 (n > 0)，数组中的元素分别来自集合 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024]。小R想从这个数组中选取一段连续的区间，得到可能的最大乘积。
需要帮助小R找到最大乘积的区间，并输出这个区间的起始位置 x 和结束位置 y (x ≤ y)。如果存在多个区间乘积相同的情况，优先选择 x 更小的区间；如果 x 相同，选择 y 更小的区间。
注意：数组的起始位置为 1，结束位置为 n。
测试样例：
样例1：
输入：n = 5, arr = [1, 2, 4, 0, 8]
输出：[1, 3]
问题分析：
需要从一个数组中找到一段连续的区间，使得这段区间的乘积最大。数组中的元素都是来自一个特定的集合 [0, 1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024]。如果存在多个区间乘积相同的情况，优先选择 x 更小的区间；如果 x 相同，选择 y 更小的区间。
数据结构选择：
由于需要计算区间的乘积，并且数组中的元素都是正数或0，可以考虑使用滑动窗口（Sliding Window）的方法来遍历所有可能的区间。
算法步骤：
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 start 和 best_start，如果 start 更小，或者 start 相同但 end 更小，更新 best_start 和 best_end。
处理特殊情况：
如果数组中所有元素都是0，最大乘积区间应该是包含单个0的区间。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
在数据仓库中，表与表之间存在数据依赖关系。例如一张用于电商销售额统计分析表 A ，会依赖商品销售表 B 和商品表 C，商品表 C 会依赖商品类目表 D。如果这些依赖关系中存在循环，那么数据将无法正确地按顺序产出。
目前已知一组数据表的依赖关系，请实现一个函数，用于判断给定的表依赖关系是否能够正常产出数据。
参数说明：
relations: 二维字符串数组，表示表之间的依赖关系
每个子数组的格式为 ["A", "B", "C", ...]，其中：
第一个元素 A 表示目标表
后续元素（B、C 等）表示 A 所依赖的上游表
子数组的长度至少为 2（即每个表至少依赖一个上游表），但不长于 10
返回值：
如果所有表都能够正常产出数据（不存在循环依赖），返回 true；否则返回 false。
测试样例
样例1：
输入：relations = [["A", "B", "C"], ["B", "D"], ["C", "E"], ["D", "A"]]
输出：false
样例2：
输入：relations = [["A", "B"], ["B", "C"], ["C", "D"], ["D", "E"]]
输出：true
样例3：
输入：relations = [["X", "Y"], ["Y", "Z"], ["Z", "X"]]
输出：false
问题分析：
每个表依赖关系可以看作是有向图中的一个边。
例如，["A", "B", "C"] 表示表 A 依赖于表 B 和 C，可以看作是从 B 和 C 指向 A 的有向边。
数据结构选择：
使用邻接表来表示图。每个表对应一个列表，存储它所依赖的表。
使用一个集合来记录当前路径上的表，用于检测环。
算法步骤：
构建图的邻接表。遍历 relations，将每个表及其依赖关系存储在邻接表中。
使用深度优先搜索（DFS）遍历图，检测是否存在环。
对每个表进行DFS遍历。
使用一个集合记录当前路径上的表。
如果发现当前表已经在当前路径上，说明存在环，返回 false。
如果DFS遍历结束没有发现环，返回 true。
问题描述：
在数据仓库中，表与表之间存在数据依赖关系。例如一张用于电商销售额统计分析表 A ，会依赖商品销售表 B 和商品表 C，商品表 C 会依赖商品类目表 D。如果这些依赖关系中存在循环，那么数据将无法正确地按顺序产出。
目前已知一组数据表的依赖关系，请实现一个函数，用于判断给定的表依赖关系是否能够正常产出数据。
参数说明：
relations: 二维字符串数组，表示表之间的依赖关系
每个子数组的格式为 ["A", "B", "C", ...]，其中：
第一个元素 A 表示目标表
后续元素（B、C 等）表示 A 所依赖的上游表
子数组的长度至少为 2（即每个表至少依赖一个上游表），但不长于 10
返回值：
如果所有表都能够正常产出数据（不存在循环依赖），返回 true；否则返回 false。
测试样例
样例1：
输入：relations = [["A", "B", "C"], ["B", "D"], ["C", "E"], ["D", "A"]]
输出：false
样例2：
输入：relations = [["A", "B"], ["B", "C"], ["C", "D"], ["D", "E"]]
输出：true
样例3：
输入：relations = [["X", "Y"], ["Y", "Z"], ["Z", "X"]]
输出：false
问题分析：
每个表依赖关系可以看作是有向图中的一个边。
例如，["A", "B", "C"] 表示表 A 依赖于表 B 和 C，可以看作是从 B 和 C 指向 A 的有向边。
数据结构选择：
使用邻接表来表示图。每个表对应一个列表，存储它所依赖的表。
使用一个集合来记录当前路径上的表，用于检测环。
算法步骤：
构建图的邻接表。遍历 relations，将每个表及其依赖关系存储在邻接表中。
使用深度优先搜索（DFS）遍历图，检测是否存在环。
对每个表进行DFS遍历。
使用一个集合记录当前路径上的表。
如果发现当前表已经在当前路径上，说明存在环，返回 false。
如果DFS遍历结束没有发现环，返回 true。
展开
评论
点赞
#刷题交流#
问题描述：
小F正在开发一个推荐系统，该系统使用多个模型来预估不同的目标指标（如点击率和观看时长）。为了有效地融合这些指标，系统对每个目标提供了两种不同的变换方式，每种方式会产生一个变换值。小F的任务是为每个目标选择其中一种变换方式，然后将所有选中的变换值相乘，得到最终的融合结果。
然而，不同的选择组合可能会导致最终结果值过大或过小。因此，小F希望计算出在给定的合理区间 [L,R] 内，有多少种不同的选择组合可以使最终的融合结果落在这个区间内。
输入说明：
n：目标指标的数量
f：一个二维数组，其中 f[i] 表示第 i 个目标的两种变换值
L：期望结果的下界
R：期望结果的上界
取值范围：
1 ≤ n ≤ 20
1 ≤ f[i][j] ≤ 10^9
1 ≤ L ≤ R ≤ 10^9
输出说明：
输出一个整数，表示使最终融合结果落在区间 [L,R] 内的选择组合数量。
问题分析：
每个目标有两个变换值。
需要选择其中一个变换值，然后将所有选中的变换值相乘。
需要计算有多少种选择组合使得最终结果落在区间 [L,R] 内。
数据结构选择：
可以使用一个二维数组 f 来存储每个目标的两个变换值。
使用一个变量 count 来记录满足条件的组合数量。
算法步骤：
使用递归方式遍历所有可能的选择组合。
递归函数 dfs。index 表示当前正在处理的目标指标的索引。product 表示当前选择的变换值的乘积。当 index 等于 n 时，表示已经遍历完所有目标，检查 product 是否在区间 [L,R] 内。
递归调用。对于每个目标，分别选择第一个和第二个变换值，并递归调用 dfs。
对于每种组合，计算最终的融合结果。
检查最终结果是否在区间 [L,R] 内，如果是，则增加计数器 count。
问题描述：
小F正在开发一个推荐系统，该系统使用多个模型来预估不同的目标指标（如点击率和观看时长）。为了有效地融合这些指标，系统对每个目标提供了两种不同的变换方式，每种方式会产生一个变换值。小F的任务是为每个目标选择其中一种变换方式，然后将所有选中的变换值相乘，得到最终的融合结果。
然而，不同的选择组合可能会导致最终结果值过大或过小。因此，小F希望计算出在给定的合理区间 [L,R] 内，有多少种不同的选择组合可以使最终的融合结果落在这个区间内。
输入说明：
n：目标指标的数量
f：一个二维数组，其中 f[i] 表示第 i 个目标的两种变换值
L：期望结果的下界
R：期望结果的上界
取值范围：
1 ≤ n ≤ 20
1 ≤ f[i][j] ≤ 10^9
1 ≤ L ≤ R ≤ 10^9
输出说明：
输出一个整数，表示使最终融合结果落在区间 [L,R] 内的选择组合数量。
问题分析：
每个目标有两个变换值。
需要选择其中一个变换值，然后将所有选中的变换值相乘。
需要计算有多少种选择组合使得最终结果落在区间 [L,R] 内。
数据结构选择：
可以使用一个二维数组 f 来存储每个目标的两个变换值。
使用一个变量 count 来记录满足条件的组合数量。
算法步骤：
使用递归方式遍历所有可能的选择组合。
递归函数 dfs。index 表示当前正在处理的目标指标的索引。product 表示当前选择的变换值的乘积。当 index 等于 n 时，表示已经遍历完所有目标，检查 product 是否在区间 [L,R] 内。
递归调用。对于每个目标，分别选择第一个和第二个变换值，并递归调用 dfs。
对于每种组合，计算最终的融合结果。
检查最终结果是否在区间 [L,R] 内，如果是，则增加计数器 count。
展开
评论
点赞