Leetcode 第 375 场周赛题解
- Leetcode 第 375 场周赛题解
- 题目1:2960. 统计已测试设备
- 思路
- 代码
- 复杂度分析
- 题目2:2961. 双模幂运算
- 思路
- 代码
- 复杂度分析
- 题目3:2962. 统计最大元素出现至少 K 次的子数组
- 思路
- 代码
- 复杂度分析
- 题目4:2963. 统计好分割方案的数目
- 思路
- 代码
- 复杂度分析
Leetcode 第 375 场周赛题解
题目1:2960. 统计已测试设备
思路
按题意模拟即可。
代码
/** @lc app=leetcode.cn id=2960 lang=cpp** [2960] 统计已测试设备*/// @lc code=start
class Solution
{
public:int countTestedDevices(vector<int> &batteryPercentages){if (batteryPercentages.empty())return 0;int count = 0;for (int i = 0; i < batteryPercentages.size(); i++){if (batteryPercentages[i] > 0){count++;for (int j = i + 1; j < batteryPercentages.size(); j++)batteryPercentages[j] = max(0, batteryPercentages[j] - 1);}}return count;}
};
// @lc code=end
复杂度分析
时间复杂度:O(n2),其中 n 是数组 batteryPercentages 的长度。
空间复杂度:O(1)。
题目2:2961. 双模幂运算
思路
快速幂。
带模运算的快速幂:
long long myPow(long long x, int n, const int mod){long long res = 1;while (n){if (n % 2)res = res * x % mod;x = x * x % mod;n >>= 1;}return res;}
遍历数组 variables,设 a = variables[i][0]、b = variables[i][1]、c = variables[i][2]、m = variables[i][3],当满足 myPow(myPow(a, b, 10), c, m) == target
时,将下标 i 插入 goodIndices 中,最后返回数组 goodIndices。
代码
/** @lc app=leetcode.cn id=2961 lang=cpp** [2961] 双模幂运算*/// @lc code=start// 快速幂class Solution
{
public:vector<int> getGoodIndices(vector<vector<int>> &variables, int target){vector<int> goodIndices;for (int i = 0; i < variables.size(); i++){long long a = variables[i][0];int b = variables[i][1];int c = variables[i][2];int m = variables[i][3];if ((int)myPow(myPow(a, b, 10), c, m) == target)goodIndices.push_back(i);}return goodIndices;}// 辅函数 - 快速幂long long myPow(long long x, int n, const int mod){long long res = 1;while (n){if (n % 2)res = res * x % mod;x = x * x % mod;n >>= 1;}return res;}
};
// @lc code=end
复杂度分析
时间复杂度:O(nlogU)其中 n 为数组 variables 的长度,U 为 bi 和 ci 的最大值, 本题为 103。
空间复杂度:O(1)。
题目3:2962. 统计最大元素出现至少 K 次的子数组
思路
滑动窗口。
算法如下:
- 设 mx = max(nums)。
- 右端点 right 从左到右遍历 nums。遍历到元素 x=nums[right] 时,如果 x=mx,就把计数器 count_mx 加一。
- 如果此时 count_mx>=k,则不断右移左指针 left,直到窗口内的 mx 的出现次数小于 k 为止。此时,对于右端点为 right 且左端点小于 left 的子数组,mx 的出现次数都至少为 k,把答案增加 left。
代码
/** @lc app=leetcode.cn id=2962 lang=cpp** [2962] 统计最大元素出现至少 K 次的子数组*/// @lc code=start// 滑动窗口class Solution
{
public:long long countSubarrays(vector<int> &nums, int k){int mx = *max_element(nums.begin(), nums.end());long long ans = 0;int count_mx = 0, left = 0;for (int right = 0; right < nums.size(); right++){if (nums[right] == mx)count_mx++;while (count_mx >= k){if (nums[left] == mx)count_mx--;left++;}// [0, right],...,[left-1, right] 是 mx 至少出现 k 次的子数组ans += left;}return ans;}
};
// @lc code=end
复杂度分析
时间复杂度:O(n),其中 n 是数组 nums 的长度。
空间复杂度:O(1)。
题目4:2963. 统计好分割方案的数目
思路
合并区间。
考虑如下数组:[3,1,2,1,2,4,4],题目要求相同数字必须在同一个子数组中,所以两个 1 必须在同一个子数组,两个 2 也必须在同一个子数组。所以 [1,2,1,2] 这一段必须是完整的,不能分割。
把该数组分到无法再分,得到:[3]+[1,2,1,2]+[4,4],考虑每个 + 号选或不选,一共有 22=4 种好分割方案。
代码实现时,用一个哈希表/有序集合记录每个元素首次出现的位置和最后一次出现的位置,每个元素就对应着一个不可分割的区间。然后按照 56. 合并区间 的做法,把这些区间都合并起来。假设合并后的区间个数为 m,那么答案就是 2m-1 % (109 + 7)。
代码
/** @lc app=leetcode.cn id=2963 lang=cpp** [2963] 统计好分割方案的数目*/// @lc code=start
class Solution
{
private:static bool cmp(vector<int> &a, vector<int> &b){return a[0] < b[0];}public:int numberOfGoodPartitions(vector<int> &nums){// <num, pair<firstIndex, lastIndex>>unordered_map<int, pair<int, int>> positions;for (int i = 0; i < nums.size(); i++){int num = nums[i];auto it = positions.find(num);if (it != positions.end())it->second.second = i;elsepositions[num] = pair<int, int>(i, i);}// 合并区间vector<vector<int>> intervals;for (auto &[_, p] : positions)intervals.push_back({p.first, p.second});// 按区间左端点排序sort(intervals.begin(), intervals.end(), cmp);vector<vector<int>> merge;for (int i = 0; i < intervals.size(); i++){int left = intervals[i][0], right = intervals[i][1];if (merge.empty() || merge.back()[1] < left)merge.push_back(intervals[i]);elsemerge.back()[1] = max(merge.back()[1], right);}return (int)myPow(2, merge.size() - 1, 1e9 + 7);}// 辅函数 - 快速幂long long myPow(long long x, int n, const int mod){long long res = 1;while (n){if (n & 01)res = res * x % mod;x = x * x % mod;n >>= 1;}return res;}
};
// @lc code=end
复杂度分析
时间复杂度:O(nlogn),其中 n 是数组 nums 的长度。
空间复杂度:O(n),其中 n 是数组 nums 的长度。