LeetCode笔记：Weekly Contest 360

LeetCode笔记：Weekly Contest 360
- 0. 吐槽
- 1. 题目一
  - 1. 解题思路
  - 2. 代码实现
- 2. 题目二
  - 1. 解题思路
  - 2. 代码实现
- 3. 题目三
  - 1. 解题思路
  - 2. 代码实现
- 4. 题目四
  - 1. 解题思路
  - 2. 代码实现

比赛链接：https://leetcode.com/contest/weekly-contest-360/

0. 吐槽

这次的题目真的是，一言难尽，难倒是不难，就是各种特殊情况，边界条件，得想的很清楚，然后代码写起来就很丑，完全就是一坨一坨的，思路上感觉没啥难度，实现上各种复杂……

然后一看出题的公司，呵，果然又是国内公司，真的是，感觉每次出现这种思路不复杂但是各种边界条件坑的一逼的题目大都是国内公司出的，做完感觉除了浪费时间之外完全学不到东西，鸡肋的一逼……

国内公司这个出题的风格，真的是完全不明白他们出题的目的是什么……

1. 题目一

给出题目一的试题链接如下：

2833. Furthest Point From Origin

1. 解题思路

这一题没啥难度，左右符号的数目相减取绝对值然后加上下划线符号的数目即可得到可行走的最远距离。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:def furthestDistanceFromOrigin(self, moves: str) -> int:cnt = Counter(moves)return abs(cnt["L"] - cnt["R"]) + cnt["_"]

提交代码评测得到：耗时31ms，占用内存16.1MB。

2. 题目二

给出题目二的试题链接如下：

2834. Find the Minimum Possible Sum of a Beautiful Array

1. 解题思路

这一题其实和上周的题目2829差不多（LeetCode笔记：Weekly Contest 359），也都是从小的数开始取，然后block与其pair的数，剩下不足的从target开始依次补足即可。

然后，知道取法之后，我们就可以优化一下直接用求和公式给出结果了。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:def minimumPossibleSum(self, n: int, target: int) -> int:if n <= target // 2:return n * (n+1) // 2else:m = target // 2return m * (m+1) // 2 + (n-m) * (target+target+n-m-1) // 2

提交代码评测得到：耗时38ms，占用内存16.4MB。

3. 题目三

给出题目三的试题链接如下：

2835. Minimum Operations to Form Subsequence With Target Sum

1. 解题思路

这一题就是一个贪婪算法的思路，我们首先可以对给出的nums进行统计，获得所有 $2^n$ 的个数。

然后，我们将target数用 $2^n$ 的求和表示出来，即将其用二进制表示出来，然后依次看各个位上的数字能否在nums里面找到即可。

而这里说的贪婪算法的思路其实就是我们从小到大依次看target的各个二进制组成：

如果这个值直接在nums中存在，那么直接取用；
如果这个值可以用一系列比它的二进制数拼出来，那么就用这些更小的数来拼成这个值；
如果上述两者都不存在，那么就找到当前nums中比这个值大的最小的数，然后将其拆分到这个值的程度，并更新nums；
如果nums不存在比这个值大的数，那么返回-1即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:def minOperations(self, nums: List[int], target: int) -> int:cnt = [0 for _ in range(32)]for num in nums:idx = 0while num != 1:num = num // 2idx += 1cnt[idx] += 1def is_possible(idx):need = 1for i in range(idx, -1, -1):if cnt[i] >= need:return Trueneed -= cnt[i]need *= 2return Falseres = 0idx = 0while target != 0:if target % 2 != 0:if is_possible(idx):need = 1for i in range(idx, -1, -1):if cnt[i] >= need:cnt[i] -= needbreakneed -= cnt[i]cnt[i] = 0need *= 2else:if all(cnt[i] == 0 for i in range(idx+1, 32)):return -1i = idx + 1while cnt[i] == 0:i += 1cnt[i] -= 1for j in range(idx, i):cnt[j] += 1res += 1delta = (target % 2) * pow(2, idx)target = target // 2   idx += 1return res

提交代码评测得到：耗时69ms，占用内存16.5MB。

4. 题目四

给出题目四的试题链接如下：

2836. Maximize Value of Function in a Ball Passing Game

1. 解题思路

这一题其实也不复杂，就是实现上麻烦一点。

本质上来说，这道题就是找到所有完整路径，然后统计一下其中长度为 $k$ 的所有子路径当中的最大值。

因此，事实上问题就拆分成了两步：

找到所有的路径；
在每一条路径当中，计算所有走过 $k$ 步的遍历长度，亦即所有长度为 $k + 1$ 的所有子路径。

关于第一个问题，事实上就是一个拓扑序列的问题，显然，这里所有的路径最后都会进入到一个环当中，这里就有两种情况：

起点不在环当中，也就是先走过一段直线，然后进入到一个环当中；
起点就在环当中，也就是整条路径就是一个无限循环的圈；

而要找全这两种路径其实也简单，首先对于第一种情况，显然起点不会出现在receiver当中，因此我们对所有receiver当中没出现过的值作为起点分别考察一下即可。

然后，对于第二种情况，我们只要在处理完了第一种情况之后的剩余点当中逐一考察每一个点作为起点的情况遍历其路径即可。

而每一种遍历方法都一样，就是不断地走直到下次出现的点在已走过的路径当中已经出现过即可。

然后，我们考察对于一条给定的路径，如何求所有长度为 $k + 1$ 的所有子路径。

这个同样不复杂，就是考察以路径上每一个点作为起点时后续连续长度为 $k + 1$ 的子串，但是这里同样有些特殊情况，因为最后可能会进入到子环当中，因此后面的路径可能就会有循环，因此不够的部分我们需要用环来补充，然后这部分的操作事实上我们可以用环的长度进行求余来快速处理，即我们计算出环需要循环的次数和剩下需要多走的步数，然后直接计算即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:def getMaxFunctionValue(self, receiver: List[int], k: int) -> int:n = len(receiver)status = [0 for _ in range(n)]def get_max_value(visited, idx):n = len(visited)m = n-idxaccums = [0] + list(accumulate(visited))d = k+1def get_value(i):if i + d <= n:return accums[i+d] - accums[i]r = i+d - na, b = r // m, r % mreturn accums[-1] - accums[i] + a * (accums[-1]-accums[idx]) + accums[idx+b] - accums[idx]res = max(get_value(i) for i in range(n))return resres = 0nxt = set(receiver)inits = [i for i in range(n) if i not in nxt]for i in inits:idx = iseen = set()visited = []while idx not in seen:status[idx] = 1seen.add(idx)visited.append(idx)idx = receiver[idx]res = max(res, get_max_value(visited, visited.index(idx)))for i in range(n):if status[i] == 1:continueidx = iseen = set()visited = []while idx not in seen:status[idx] = 1seen.add(idx)visited.append(idx)idx = receiver[idx]res = max(res, get_max_value(visited, visited.index(idx)))return res