题目列表
3099. 哈沙德数
3100. 换水问题 II
3101. 交替子数组计数
3102. 最小化曼哈顿距离
一、哈沙德数
简单的模拟题,代码如下
class Solution {
public:
int sumOfTheDigitsOfHarshadNumber(int x) {
int s = 0, tmp = x;
while(tmp){
s+=tmp%10;
tmp/=10;
}
return x%s==0?s:-1;
}
};
二、换水问题II
这题也是一个模拟题,我们只要维护好空瓶数和喝掉的瓶数,就能很容易得出答案。
代码如下
class Solution {
public:
int maxBottlesDrunk(int numBottles, int numExchange) {
int ans = numBottles; // 记录喝掉的瓶数
int empty = numBottles; // 记录剩余空瓶子的数量
while(empty>=numExchange){
// 用numExchange个空瓶子换一瓶
empty-=numExchange;
empty++;
numExchange++;
ans++;
}
return ans;
}
};
我们来简单算一下该模拟算法的时间复杂度,假设一开始有sum个瓶子,循环执行了n次,从numExchange=1开始,那么会有 1+2+3+...+n+n+1 <= sum + n,粗略的估算一下n^2<=sum,n<=sqrt(sum),所以该算法是根号级的时间复杂度(甚至更优),所以模拟算法也可以很快
三、交替子数组计数
这题我们可以统计以i为右端点符合条件的子数组个数【以i为右端点的符合条件的最长子数组中的元素个数=以i为右端点的符合条件的子数组个数】
代码如下
class Solution {
public:
long long countAlternatingSubarrays(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
long long ans = n; // 单独一个0/1组成的子数组符合条件
// 统计 长度>=2 的符合要求的子数组个数
for(int i=0;i<n;){
int j=i++;
while(i<n&&nums[i-1]!=nums[i]){
ans += i-j; // 统计以i为右端点的符合条件的子数组个数
i++;
}
}
return ans;
}
};
四、最小化曼哈顿距离
(曼哈顿距离:|x1 - x2| + |y1 - y2|)
这题的关键在于如何快速的找到一堆点的最大曼哈顿距离。
从公式出发:
|x1 - x2| + |y1 - y2|
= max(x1-x2+y1-y2,x1-x2+y2-y1,x2-x1+y1-y2,x2-x1+y2-y1)
= max( (x1+y1) - (x2+y2),(x1-y1) - (x2-y2),(x2-y2) - (x1-y1),(x2+y2) - (x1+y1))
= max( |(x1+y1) - (x2+y2)|,|(x1-y1) - (x2-y2)| )
很显然,只要维护好x+y和x-y的最大值和最小值,就能在O(1)的时间中得到最大的曼哈顿距离
代码如下
class Solution {
public:
int minimumDistance(vector<vector<int>>& points) {
multiset<int>s1,s2;
for(auto&v:points){
s1.insert(v[0]+v[1]);
s2.insert(v[0]-v[1]);
}
int ans = INT_MAX;
for(auto&v:points){
s1.extract(v[0]+v[1]);
s2.extract(v[0]-v[1]);
ans=min(ans,max(*s1.rbegin()-*s1.begin(),*s2.rbegin()-*s2.begin()));
s1.insert(v[0]+v[1]);
s2.insert(v[0]-v[1]);
}
return ans;
}
};