链接：第 375 场周赛 - 力扣（LeetCode）

T1 统计已测试设备

给你一个长度为 n 、下标从 0 开始的整数数组 batteryPercentages ，表示 n 个设备的电池百分比。

你的任务是按照顺序测试每个设备 i，执行以下测试操作：

• 如果 batteryPercentages[i] 大于 0：
  • 增加 已测试设备的计数。
  • 将下标在 [i + 1, n - 1] 的所有设备的电池百分比减少 1，确保它们的电池百分比 不会低于 0 ，即 batteryPercentages[j] = max(0, batteryPercentages[j] - 1)。
  • 移动到下一个设备。
• 否则，移动到下一个设备而不执行任何测试。

返回一个整数，表示按顺序执行测试操作后 已测试设备 的数量。

示例 1：

输入：batteryPercentages = [1,1,2,1,3]
输出：3
解释：按顺序从设备 0 开始执行测试操作：
在设备 0 上，batteryPercentages[0] > 0 ，现在有 1 个已测试设备，batteryPercentages 变为 [1,0,1,0,2] 。
在设备 1 上，batteryPercentages[1] == 0 ，移动到下一个设备而不进行测试。
在设备 2 上，batteryPercentages[2] > 0 ，现在有 2 个已测试设备，batteryPercentages 变为 [1,0,1,0,1] 。
在设备 3 上，batteryPercentages[3] == 0 ，移动到下一个设备而不进行测试。
在设备 4 上，batteryPercentages[4] > 0 ，现在有 3 个已测试设备，batteryPercentages 保持不变。
因此，答案是 3 。

示例 2：

输入：batteryPercentages = [0,1,2]
输出：2
解释：按顺序从设备 0 开始执行测试操作：
在设备 0 上，batteryPercentages[0] == 0 ，移动到下一个设备而不进行测试。
在设备 1 上，batteryPercentages[1] > 0 ，现在有 1 个已测试设备，batteryPercentages 变为 [0,1,1] 。
在设备 2 上，batteryPercentages[2] > 0 ，现在有 2 个已测试设备，batteryPercentages 保持不变。 因此，答案是 2 。

提示：

• 1 <= n == batteryPercentages.length <= 100
• 0 <= batteryPercentages[i] <= 100

代码解释

暴力 O(n^2)

class Solution {public int countTestedDevices(int[] batteryPercentages) {int ans = 0;int n = batteryPercentages.length;for (int i = 0; i < n; i++) {if (batteryPercentages[i] > 0) {for (int j = i + 1; j < n; j++) {batteryPercentages[j] = Math.max(0, batteryPercentages[j]-1);}ans++;}}return ans;}
}

T2 双模幂运算

给你一个下标从 0 开始的二维数组 $variables$ ，其中 $variables[i]=[a_i,b_i,c_i,m_i]$，以及一个整数 target 。

如果满足以下公式，则下标 i 是 好下标：

• $0<=i<variables.length$
• $((a_i^{b_i}mod10{)}^{c_i})mod{m}_i==target$

返回一个由 好下标 组成的数组，顺序不限 。

提示：

• 1 <= variables.length <= 100
• variables[i] == [ai, bi, ci, mi]
• 1 <= ai, bi, ci, mi <= 103
• 0 <= target <= 103

代码解释

暴力 O(n(b+c))，用 BigInteger 防止超范围

import java.math.BigInteger;
class Solution {public List<Integer> getGoodIndices(int[][] variables, int target) {List<Integer> ans = new ArrayList<>();int n = variables.length;for (int j = 0; j < n; j++) {int[] v = variables[j];int a = v[0], b = v[1], c = v[2], m = v[3];long sum = 1;for (int i = 0; i < b; i++) {sum *= a;sum %= 10;}BigInteger s = new BigInteger(String.valueOf(sum));long t = sum;for (int i = 1; i < c; i++) {s = s.multiply(BigInteger.valueOf(t));}if (s.mod(BigInteger.valueOf(m)).intValue() == target) {ans.add(j);}}return ans;}
}

T3 统计最大元素出现至少 K 次的子数组

给你一个整数数组 nums 和一个 正整数 k 。

请你统计有多少满足 「 nums 中的 最大 元素」至少出现 k 次的子数组，并返回满足这一条件的子数组的数目。

子数组是数组中的一个连续元素序列。

示例 1：

输入：nums = [1,3,2,3,3], k = 2
输出：6
解释：包含元素 3 至少 2 次的子数组为：[1,3,2,3]、[1,3,2,3,3]、[3,2,3]、[3,2,3,3]、[2,3,3] 和 [3,3] 。

示例 2：

输入：nums = [1,4,2,1], k = 3
输出：0
解释：没有子数组包含元素 4 至少 3 次。

提示：

• 1 <= nums.length <= 10^5
• 1 <= nums[i] <= 10^6
• 1 <= k <= 10^5

代码解释

滑动窗口，窗口内最大值刚好为 K 次时包含此窗口数组的子数组数为左长度乘右长度，用队列记录每个最大值的位置，多找到一个最大值，左长度向右侧移动一个位置，防止左侧算重复了。时间复杂度 O(n) 。

做的时候脑抽了，以为是子数组里的最大元素出现至少 K 次，没写出来，快结束了才发现最大值固定了。

class Solution {public long countSubarrays(int[] nums, int k) {int n = nums.length;int max = Arrays.stream(nums).max().getAsInt();Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();int cnt = 0, l = 0, r = 0;for (int i = 0; i < n; i++) {if (nums[i] == max) {cnt++;queue.add(i);r = i;}if (cnt == k) {break;}}if (cnt < k) return 0;int pre = queue.poll();long ans = (long) (pre + 1) * (n - r);while (++r < n) {if (nums[r] == max) {queue.add(r);int t = queue.poll();ans += (long) (t - pre) * (n - r);pre = t;}}return ans;}
}

T4 统计好分割方案的数目

给你一个下标从 0 开始、由 正整数 组成的数组 nums。

将数组分割成一个或多个 连续 子数组，如果不存在包含了相同数字的两个子数组，则认为是一种 好分割方案 。

返回 nums 的 好分割方案 的 数目。

由于答案可能很大，请返回答案对 109 + 7 取余 的结果。

示例 1：

输入：nums = [1,2,3,4]
输出：8
解释：有 8 种 好分割方案 ：([1], [2], [3], [4]), ([1], [2], [3,4]), ([1], [2,3], [4]), ([1], [2,3,4]), ([1,2], [3], [4]), ([1,2], [3,4]), ([1,2,3], [4]) 和 ([1,2,3,4]) 。

示例 2：

输入：nums = [1,1,1,1]
输出：1
解释：唯一的 好分割方案 是：([1,1,1,1]) 。

示例 3：

输入：nums = [1,2,1,3]
输出：2
解释：有 2 种 好分割方案 ：([1,2,1], [3]) 和 ([1,2,1,3]) 。

提示：

1 <= nums.length <= 10^5
1 <= nums[i] <= 10^9

代码解释

这次最后一题也比较简单，用一个哈希表记数的出现次数，一个哈希集合记出现的数，所有集合中的数都有了就划分为一个组，划分出来的所有组可以随意组合，根据组合公式可以知道 $n$ 组就有 $2^n$ 个方案数，最后用 BigInteger 防止超范围。

import java.math.BigInteger;
class Solution {public int numberOfGoodPartitions(int[] nums) {Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int n : nums) {map.putIfAbsent(n, 0);map.put(n, map.get(n) + 1);}int n = nums.length, cnt = 0;Set<Integer> set = new HashSet<>();for (int num : nums) {set.add(num);map.put(num, map.get(num) - 1);if (map.get(num) == 0) {set.remove(num);}if (set.isEmpty()) {cnt++;}}BigInteger ans = new BigInteger("1");BigInteger t = new BigInteger("2");BigInteger mod = new BigInteger("1000000007");for (int i = 1; i < cnt; i++) {ans = ans.multiply(t);}return ans.mod(mod).intValue();}
}