力扣75——队列

总结leetcode75中队列的算法题解题思路。
上一篇:力扣75——哈希表/哈希集合
以下代码大部分为本人所写,少部分为官方示例代码。

力扣75——队列

  • 1 最近的请求次数
  • 2 Dota2 参议院
  • 1-2 解题总结

1 最近的请求次数

题目:

写一个 RecentCounter 类来计算特定时间范围内最近的请求。请你实现 RecentCounter 类:RecentCounter() 初始化计数器,请求数为 0int ping(int t) 在时间 t 添加一个新请求,其中 t 表示以毫秒为单位的某个时间,并返回过去 3000 毫秒内发生的所有请求数(包括新请求)。确切地说,返回在 [t-3000, t] 内发生的请求数。
保证 每次对 ping 的调用都使用比之前更大的 t 值。

题解:每次调用ping函数时,将队列中时间间隔已经超过3000ms的pop出队列。

class RecentCounter {queue<int> q;
public:RecentCounter() {}int ping(int t) {q.push(t);while (q.front() < t - 3000) {q.pop();}return q.size();}
};

2 Dota2 参议院

题目:

Dota2 的世界里有两个阵营:Radiant(天辉)和 Dire(夜魇)Dota2 参议院由来自两派的参议员组成。现在参议院希望对一个 Dota2 游戏里的改变作出决定。他们以一个基于轮为过程的投票进行。在每一轮中,每一位参议员都可以行使两项权利中的 一 项:禁止一名参议员的权利:参议员可以让另一位参议员在这一轮和随后的几轮中丧失 所有的权利 。
宣布胜利:如果参议员发现有权利投票的参议员都是 同一个阵营的 ,他可以宣布胜利并决定在游戏中的有关变化。
给你一个字符串 senate 代表每个参议员的阵营。字母 'R''D'分别代表了 Radiant(天辉)和 Dire(夜魇)。然后,如果有 n 个参议员,给定字符串的大小将是 n。以轮为基础的过程从给定顺序的第一个参议员开始到最后一个参议员结束。这一过程将持续到投票结束。所有失去权利的参议员将在过程中被跳过。假设每一位参议员都足够聪明,会为自己的政党做出最好的策略,你需要预测哪一方最终会宣布胜利并在 Dota2 游戏中决定改变。输出应该是 "Radiant""Dire"

题解:两个队列各自存储2个阵营的参议院。

class Solution {
public:string predictPartyVictory(string senate) {int n = senate.size();queue<int> radiant, dire;for (int i = 0; i < n; ++i) {if (senate[i] == 'R') {radiant.push(i);}else {dire.push(i);}}while (!radiant.empty() && !dire.empty()) {if (radiant.front() < dire.front()) {radiant.push(radiant.front() + n);}else {dire.push(dire.front() + n);}radiant.pop();dire.pop();}return !radiant.empty() ? "Radiant" : "Dire";}
};

1-2 解题总结

特点:按时间先后执行操作,先进先出先操作。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/14415.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

okvis

论文 Keyframe-Based Visual-Inertial SLAM Using Nonlinear Optimization 摘要 由于两种感知模式的互补性&#xff0c;视觉和惯性线索的融合在机器人中变得很流行。虽然迄今为止大多数融合策略都依赖于过滤方案&#xff0c;但视觉机器人界最近转向了非线性优化方法&#x…

【React Native】学习记录(二)——路由搭建和常见的开发技巧

模拟器设置成中文 在开发过程中发现&#xff0c;两个模拟器都不能输入中文&#xff0c;所以需要配置一下。 先说一下安卓&#xff0c;在弹出的输入框中查看设置&#xff0c;设置一下对应的languages即可&#xff1a; 在苹果模拟器中&#xff0c;跟苹果手机一样&#xff0c;打…

树莓派本地快速搭建web服务器,并发布公网访问

文章目录 树莓派本地快速搭建web服务器&#xff0c;并发布公网访问 树莓派本地快速搭建web服务器&#xff0c;并发布公网访问 随着科技的发展&#xff0c;电子工业也在不断进步&#xff0c;我们身边的电子设备也在朝着小型化和多功能化演进&#xff0c;以往体积庞大的电脑也在…

Selenium多浏览器处理

Python 版本 #导入依赖 import os from selenium import webdriverdef test_browser():#使用os模块的getenv方法来获取声明环境变量browserbrowser os.getenv("browser").lower()#判断browser的值if browser "headless":driver webdriver.PhantomJS()e…

为Android构建现代应用——应用架构

选择风格(Choosing a style) 我们将依照Google在《应用架构指南》中推荐的最佳实践和架构指南来构建OrderNow的架构。 这些定义包括通过各层定义组件的一些Clean Architecture原则。 层次的定义(Definition of the layers) 在应用程序中&#xff0c;我们将定义以下主要层次…

小程序创建

1&#xff0c;下载HBuilder X ;(3.8.7) HBuilderX-高效极客技巧 2,下载模板&#xff08;不选云服务的&#xff09;&#xff1b; 3&#xff0c;运行-运行到小程序模拟器&#xff1b; 4&#xff0c;安装小程序开发工具&#xff1b; 5&#xff0c;选择稳定版-windows64版&…

SpringBoot 统⼀功能处理

目录 前言 1.⽤户登录权限效验 1.1、最初⽤户登录效验 1.2、Spring AOP ⽤户统⼀登录验证的问题 1.3、Spring 拦截器 了解 创建一个 Spring 拦截器 的流程 1、 创建自定义拦截器&#xff0c;实现 HandlerInterceptor 接⼝的preHandle&#xff08;执⾏具体⽅法之前的预处理…

win10日程怎么同步到安卓手机?电脑日程同步到手机方法

在如今快节奏的生活中&#xff0c;高效地管理时间变得至关重要。而对于那些经常在电脑上安排日程的人来说&#xff0c;将这些重要的事务同步到手机上成为了一个迫切的需求。因为目前国内使用win10系统电脑、安卓手机的用户较多&#xff0c;所以越来越多的职场人士想要知道&…

Jenkins 安装构建

一、CentOS 安装 1. 使用该存储库 sudo wget -O /etc/yum.repos.d/jenkins.repo https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/jenkins.repo sudo rpm --import https://pkg.jenkins.io/redhat-stable/jenkins.io-2023.key 2. 安装 Java yum install fontconfig java-11-openjdk配…

NAND flash的坏块

NAND flash的坏块 1.为什么会出现坏块 由于NAND Flash的工艺不能保证NAND的Memory Array&#xff08;由NAND cell组成的阵列&#xff09;在其生命周期中保持性能的可靠&#xff08;电荷可能由于其他异常原因没有被锁起来。因此&#xff0c;在NAND的生产中及使用过程中会产生坏…

ESP32(MicroPython) 四足机器人(五)功能补充

本次更新增加了前后倾斜&#xff08;每次动作交换前部和后部高度&#xff09;、蹲起与抬脚动作&#xff0c;均位于用于连续执行动作的function函数中&#xff0c;但实测抬脚动作需要先启动function函数的另一项功能才能正常开启&#xff0c;代码检查无误&#xff0c;应该是Micr…

解决eclipse 打开报错 An error has occurred. See the log file null.

解决eclipse 打开报错an error has ocurred. See the log file null 出现原因&#xff1a;安装了高版本的jdk,更换 jdk 版本&#xff0c;版本太高了。 解决方案&#xff1a;更改环境变量 改成 jkd 1.8

【深度学习实践】垃圾检测

简介 本项目使用深度学习目标检测开源框架PaddleDetection中的yolox算法实现了垃圾检测&#xff0c;本文包含了从头训练yolox模型和直接使用训练好的模型进行推理的代码及相关权重。 一、数据集准备 本次训练的数据集为coco格式&#xff0c;共包含150张垃圾的照片&#xff0…

F5 LTM 知识点和实验 6-使用虚拟服务器处理流量

第六章:使用虚拟服务器处理流量 virtual server 类型 前几章描述的场景,可以简单总结为,F5设备终结了一个会话,在client-side充当服务端,在server-side充当客户端,完成了一个全代理过程,这种模型的vs类型被称为标准类型。一般在你需要将流量做负载等场景时需要。 但是…

利用小波分解信号,再重构

function [ output_args ] example4_5( input_args ) %EXAMPLE4_5 Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here clc; clear; load leleccum; s leleccum(1:3920); % 进行3层小波分解&#xff0c;小波基函数为db2 [c,l] wavedec(s,3,db2); %进行…

hcip——路由策略

要求&#xff1a; 基础配置 AR1 [R1]int g 0/0/0 [R1-GigabitEthernet0/0/0]ip add 12.0.0.1 24[R1-GigabitEthernet0/0/0]int g 0/0/1 [R1-GigabitEthernet0/0/1]ip add 14.0.0.1 24[R1]int loop0 [R1-LoopBack0]ip add 1.1.1.1 24[R1]rip 1 [R1-rip-1]vers 2 [R1-rip-1]net…

adb命令丨adb push命令大全_adb操控手机和指令

【ADB命令】adb push命令总结 adb push命令大全操控手机和指令 运行在 Android 设备上的adb后台进程 执行 adb shell ps | grep adbd &#xff0c;可以找到该后台进程&#xff0c;windows 请使用 findstr 替代 grep [xuxu:~]$ adb shell ps | grep adbd root 23227 1 6672 8…

Unity 性能优化五:渲染模块压力

CPU压力 Batching 在GPU渲染前&#xff0c;CPU会把数据按batch发送给GPU&#xff0c;每发送一次&#xff0c;都是一个drawcall&#xff0c;GPU在渲染每个batch的时候&#xff0c;会切换渲染状态&#xff0c;这里的渲染状态指的是&#xff1a;影响对象在屏幕上的外观的渲染属性…

【Python机器学习】实验05 贝叶斯推理

文章目录 朴素贝叶斯推理贝叶斯推理的基本概念1 数据读取--文件获取&#xff0c;可视化2 数据读取--训练集和测试集的划分3 数据读取--准备好每个类别各自的数据4 定义数据的均值和方差5 定义概率密度函数6 对于每个类别计算均值和方差7 定义每个类别的先验概率8 定义概率密度函…

(1)Gymnasium--安装和测试

1、官方地址 Gymnasium Documentation 2、参考教程 Gymnasium环境搭建与使用 - 知乎 3、安装 #conda 创建和使用环境 conda create -n gym_cp310 python3.10 conda activate gym_cp310#安装相关包 pip install "Gymnasium[all]" 4、报错Failed to build box2…