【LeetCode:3242. 设计相邻元素求和服务 + 模拟 + 哈希表】

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🚀 算法题 🚀

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🍔 目录

- 🚩 题目链接
- ⛲ 题目描述
- 🌟 求解思路&实现代码&运行结果
- - ⚡ 模拟 + 哈希表
  - - 🥦 求解思路
    - 🥦 实现代码
    - 🥦 运行结果
- 💬 共勉

🚩 题目链接

3242. 设计相邻元素求和服务

⛲ 题目描述

给你一个 n x n 的二维数组 grid，它包含范围 [0, n2 - 1] 内的不重复元素。

实现 neighborSum 类：

neighborSum(int [][]grid) 初始化对象。
int adjacentSum(int value) 返回在 grid 中与 value 相邻的元素之和，相邻指的是与 value 在上、左、右或下的元素。
int diagonalSum(int value) 返回在 grid 中与 value 对角线相邻的元素之和，对角线相邻指的是与 value 在左上、右上、左下或右下的元素。

示例 1：

输入：

[“neighborSum”, “adjacentSum”, “adjacentSum”, “diagonalSum”, “diagonalSum”]

[[[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]], [1], [4], [4], [8]]

输出： [null, 6, 16, 16, 4]

解释：
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1 的相邻元素是 0、2 和 4。
4 的相邻元素是 1、3、5 和 7。
4 的对角线相邻元素是 0、2、6 和 8。
8 的对角线相邻元素是 4。
示例 2：

输入：

[“neighborSum”, “adjacentSum”, “diagonalSum”]

[[[[1, 2, 0, 3], [4, 7, 15, 6], [8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 5]]], [15], [9]]

输出： [null, 23, 45]

解释：
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15 的相邻元素是 0、10、7 和 6。
9 的对角线相邻元素是 4、12、14 和 15。

提示：

3 <= n == grid.length == grid[0].length <= 10
0 <= grid[i][j] <= n2 - 1
所有 grid[i][j] 值均不重复。
adjacentSum 和 diagonalSum 中的 value 均在范围 [0, n2 - 1] 内。
最多会调用 adjacentSum 和 diagonalSum 总共 2 * n2 次。

🌟 求解思路&实现代码&运行结果

⚡ 模拟 + 哈希表

🥦 求解思路

题目给定的是元素，而不是元素在二维数组中的位置，所以我们需要先使用一个哈希表 pos 存储每一个元素所在的位置：pos 中的每个键表示一个元素，对应的值是一个二元组，表示其在二维数组中的位置。
接下来判断具体查询的操作类型，如果adjacentSum操作，计算相邻的四个元素，如果是diagonalSum操作，计算对角线的四个操作。
有了基本的思路，接下来我们就来通过代码来实现一下。

🥦 实现代码

class NeighborSum {private int[][] grid;private Map<Integer, int[]> pos;private final int[][][] dirs = {{{-1, 0}, {1, 0}, {0, -1}, {0, 1}},      {{-1, -1}, {-1, 1}, {1, -1}, {1, 1}}};public NeighborSum(int[][] grid) {this.grid = grid;this.pos = new HashMap<>();for (int i = 0; i < grid.length; i++) {for (int j = 0; j < grid[0].length; j++) {pos.put(grid[i][j], new int[]{i, j});}}}public int adjacentSum(int value) {return getSum(value, 0);}public int diagonalSum(int value) {return getSum(value, 1);}public int getSum(int value, int idx) {int[] p = pos.get(value);int x = p[0], y = p[1];int sum = 0;for (int[] dir : dirs[idx]) {int nx = x + dir[0];int ny = y + dir[1];if (nx >= 0 && nx < grid.length && ny >= 0 && ny < grid[0].length) {sum += grid[nx][ny];}}return sum;}
}