强化训练:day8(求最小公倍数、数组中的最⻓连续⼦序列、字⺟收集)

文章目录

  • 前言
  • 1. 最小公倍数
    • 1.1 题目描述
    • 1.2 解题思路
    • 1.3 代码实现
  • 2. 数组中的最⻓连续⼦序列
    • 2.1 题目描述
    • 2.2 解题思路
    • 2.3 代码实现
  • 3. 字母收集
    • 3.1 题目描述
    • 3.2 解题思路
    • 3.3 代码实现
  • 总结

前言

  1. 最小公倍数
  2. 数组中的最⻓连续⼦序列
  3. 字⺟收集

1. 最小公倍数

1.1 题目描述

在这里插入图片描述

1.2 解题思路

  最小公倍数= A * B / 最大公约数(数学中的短除法),最大公约数:辗转相除法。

1.3 代码实现

#include <iostream>
using namespace std;
using ll = long long;
// 求最大公约数 -> 辗转相除法
ll solve(ll x, ll y) 
{
    ll ret = 0;
    while (x % y != 0) 
    {
        ret = x % y;
        x = y;
        y = ret;
    }
    return y;
}
int main() 
{
    ll x, y;
    cin >> x >> y;
    ll num = solve(max(x, y), min(x, y));
    // 短除法
    ll ret = (x / num) * (y / num) * num;
    cout << ret;
    return 0;
}

2. 数组中的最⻓连续⼦序列

2.1 题目描述

在这里插入图片描述

2.2 解题思路

  排序 + 模拟,我们要找的是最长的连续子序列,题目明确说了,只要求值连续,不要求位置连续,因此可以进行排序来帮助我们进行解题。
  排序之后就是从小到大排列,那么问题就简单,我们一次枚举一遍,看看当前值和前一个值的大小是不是相差为1即可,符合条件就将我们的计算count++,不符合就从当前位置开始下一次的判断。不过需要注意的是重复数字的问题,因为对于重复数字还需要进行判断,只需要将我们的标记指针向后移动,计算count不变就可以了。
  我一开始就没有考虑到重复数字的问题,导致没写出来……

2.3 代码实现

class Solution {
  public:
    // 注意处理数据重复的问题!!!!!!!
    using ll = long long;
    int MLS(vector<int>& arr) 
    {
        int n = arr.size();
        sort(arr.begin(), arr.end());
        int left = 0;
        int len = 0;
        while (left < n) 
        {
            int right = left + 1;
            int count = 1;
            while(right < n)
            {
                if(arr[right] - arr[right - 1] == 1) 
                {
                    right++;
                    count++;
                }
                else if(arr[right] - arr[right - 1] == 0)
                {
                    right++;
                }
                else
                {
                    break;
                }
            }
            len = max(len, count);
            left = right;
        }
        return len;
    }
};

3. 字母收集

3.1 题目描述

在这里插入图片描述

3.2 解题思路

  简单的路径dp问题,我们可以根据题目描述来设置状态,设置一个二维的dp数组,dp[i][j]表示到达 [ i ,j ] 位置最多能获得多少分。而每一个位置的分数与两个位置有关,那就是二维数组中当前位置的上方的数据和左边的数据。
  那么状态转移方程就是:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + add(grid[i - 1][j - 1]); 继续来解释一下,先说add函数,它是用来表示 i,j 位置的字符所得的分数,至于为什么要减1,一会说。我们现在知道了当前位置所能获得的最大分数来自于两个方向,我们肯定需要取大的一个,所以用max,取到大的分数之后,还需要加上当前位置的字母的分数,才是到达当前位置所能获得的最大分数。
  至于为什么减1,则是因为,我们来第一个位置的,它需要它的上面的和左边的数据,但是这是会越界的,所以我们可以将dp表多开一行一列,来避免越界问题。比如,字母的位置是0 0(也就是第一个字符),那么它在dp表中的位置就是1 1,这样就可以避免越界问题了。但是在统计字符分数,就需要进行减一来找到原来的位置了。(不理解的可以画一个二维数组来看一下)

3.3 代码实现

#include <iostream>
using namespace std;
#include <vector>
#include <string>
#include <cstring>
int m, n;
int add(char s) 
{
    if (s == 'l') return 4;
    else if (s == 'o') return 3;
    else if (s == 'v') return 2;
    else if (s == 'e') return 1;
    else return 0;
}
int main() 
{
    cin >> m >> n;
    vector<vector<char>> grid(m, vector<char>(n));
    vector<vector<int>> dp(m + 1, vector<int>(n + 1, 0));   
    for (int i = 0; i < m; i++)
        for(int j = 0; j < n; j++)
            cin >> grid[i][j];
    for (int i = 1; i <= m; i++)
        for (int j = 1; j <= n; j++) 
        {
            dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + add(grid[i - 1][j - 1]);
        }
    
    cout << dp[m][n];    
    return 0;
}

总结

  处理第一题,后面两个题还是有很多细节的地方要处理的,而且对于这种题,看题解可能一看就会了,一写就废了,原因就是有很多的边界问题以及条件判断并没有搞清楚或者说没有意识到,所以总是出错。而为了能避免这种情况,只能是多写,不能光看不写。
  那么第八天的内容就到此结束了,如果大家发现有什么错误的地方,可以私信或者评论区指出喔。我会继续坚持训练的,希望能与大家共同进步!!!那么本期就到此结束,让我们下期再见!!觉得不错可以点个赞以示鼓励!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/625414.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

安卓APP+TCP+服务器端

1、在.xml文件中添加权限 <uses-permission android:name"android.permission.ACCESS_WIFI_STATE"/><uses-permission android:name"android.permission.INTERNET"/>2、修改显示界面 <?xml version"1.0" encoding"utf-8&…

二叉树专题(有关二叉树的相关学习)

二叉树 1.数概念及结构 1.1树的结构 树是一种非线性的数据结构&#xff0c;它是由n&#xff08;n>0&#xff09;个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因 为它看起来像一棵倒挂的树&#xff0c;也就是说它是根朝上&#xff0c;而叶朝下的。 有一个特殊的结…

Git泄露(续)

接上一篇补充 git config --global user.name " " git config --global user.email 邮箱地址 配置用户名和邮箱 git commit 使其处于交互区&#xff0c;没有使用 -m&#xff0c;默认用vim 来编辑和提交信息 输入要提交的内容&#xff0c;然后按ESC建回到命令…

RT-DETR原创改进|加入SCNet中的SCConv[CVPR2020]自校准卷积模块!

⭐⭐ RT-DETR改进专栏|包含主干、模块、注意力机制、检测头等前沿创新 ⭐⭐ 一、 论文介绍 论文链接&#xff1a;http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf 代码链接&#xff1a;https://gitcode.com/MCG-NKU/SCNet/ 文章摘要&#xff1a; CNN的最新进展主要致力于设计更…

2024年3月 电子学会 青少年等级考试机器人理论真题五级

202403 青少年等级考试机器人理论真题五级 第 1 题 下图程序运行后&#xff0c;串口监视器显示的结果是&#xff1f;&#xff08; &#xff09; A&#xff1a;0 B&#xff1a;1 C&#xff1a;3 D&#xff1a;4 第 2 题 下列选项中&#xff0c;关于74HC595移位寄存器芯片的…

更高效的数据交互实现丨 DolphinDB Arrow 插件使用教程

Apache Arrow 是一种跨语言的内存数据交换格式&#xff0c;旨在为用户提供高效的数据结构&#xff0c;以实现在不同的数据处理系统之间共享数据而无需进行复制。它由 Apache 软件基金会开发和维护&#xff0c;目前已经成为许多大型数据处理和分析框架的核心组件之一。在分布式框…

【解决】Unity Build 应用程序运行即崩溃问题

开发平台&#xff1a;Unity 2021.3.7f1c1   一、问题描述 编辑器 Build 工程结束&#xff0c;但控制台 未显示 Build completed with a result of Succeeded [时间长度] 信息。该情况下打包流程正常&#xff0c;但应用程序包打开即崩溃。   二、问题测试记录 测试1&#xf…

vulhub靶机struts2环境下的s2-032(CVE-2016-3081)(远程命令执行漏洞)

影响范围 Struts 2.3.19至2.3.20.2、2.3.21至2.3.24.1和2.3.25至2.3.28 当用户提交表单数据并验证失败时&#xff0c;后端会将用户之前提交的参数值使用OGNL表达式%{value}进行解析&#xff0c;然后重新填充到对应的表单数据中。 漏洞搭建 没有特殊要求&#xff0c;请看 (3…

为什么cca门限和tx 功率有关系

Cca是用来决定信道是否繁忙&#xff0c;好像只和收有关。 但是为什么和tx有关。 设想一下这个网路布局。 如果某个STA在决定是否发送的时候&#xff0c;是否不能只看收到的干扰多大&#xff0c;还应该“冒险”一下&#xff0c;如果自己的功率足够&#xff0c;那么就可以扛住干…

网络库-POCO介绍

1.简介 POCO C Libraries 提供一套 C 的类库用以开发基于网络的可移植的应用程序&#xff0c;它提供了许多模块&#xff0c;包括网络编程、文件系统访问、线程和并发、数据库访问、XML处理、配置管理、日志记录等功能。Poco库的设计目标是易于使用、高度可定制和可扩展。 包含…

jupyter notebook中调整图片大小

截屏 ctrl V 这个目前只能保证是截屏大小&#xff0c;改变不了&#xff0c;要么之久 把图形缩小后再截图 感觉很模糊 png文件导入 markdown 代码1 <img src"./1.png" width250 height200>markdown 代码2 <img src"./1.png" width938 height…

【Transformer-BEV编码(10)】CVPR2021 PYVA 第一个明确提到 cross-attention decoder可用于视图转BEV

论文信息 论文名&#xff1a;Projecting Your View Attentively: Monocular Road Scene Layout Estimation via Cross-view Transformation 中文&#xff1a;通过交叉视图变换&#xff08;crossview transform module&#xff09;估计单目道路场景布局 数据集&#xff1a;KITT…

【小积累】@Qualifier注解

今天在看rabbitMQ的时候需要绑定交换机和队列&#xff0c;交换机和队列都已经注入到spring容器中&#xff0c;写了一个配置类&#xff0c;使用了bean注解注入的。所以这时候绑定的时候需要使用容器中的交换机和队列&#xff0c;必须要使用Qualifier去确定是容器中的哪个bean对象…

【架构-17】通信系统架构设计理论

通信系统网络架构 1. 局域网网络架构 拓扑结构&#xff1a;星型、总线型、环型、树型。 网络架构&#xff1a;单核心架构&#xff08;结构简单&#xff0c;地理范围受限&#xff09;、双核心架构&#xff08;网络拓扑结构可靠&#xff0c;投资较单核高&#xff09;、环型架构…

《机器学习by周志华》学习笔记-决策树-01

本书中的「决策树」有时指学习方法,有时指学得的树。 1、基本流程 1.1、概念 基本流程,亦称「判定树」 决策树(decision tree),是一种常见的机器学习方法。以二分类任务为例,我们希望从给定训练数据集学得一个模型,用以对新样例进行分离。 以二分类任务为例,可看作对…

Vue3组件库开发项目实战——03封装Button组件/输出vitePress文档

Vue3组件库开发项目实战——01组件开发必备知识导学-CSDN博客 Vue3组件库开发项目实战——02项目搭建&#xff08;配置Eslint/Prettier/Sass/Tailwind CSS/VitePress/Vitest&#xff09;-CSDN博客 在前面两篇博客中&#xff0c;我分别介绍了组件库开发必学知识&#xff0c;以及…

什么是ThreadLocal

1. 什么是ThreadLocal ThreadLocal 为每一个线程提供独立的局部变量&#xff0c;每个线程都拥有该变量的一个独立副本。 每个Thread里面都有一个ThrealLocal.ThreadLocalMap结构&#xff0c;里面由Entry数组组成。key是ThrealLocal&#xff0c;value是我们存的Object&#xff…

定期更新与维护:技术与生活的同步律动

在这个数字化时代&#xff0c;科技的温暖之光照进了盲人朋友们的日常生活中&#xff0c;特别是那些辅助出行的应用程序&#xff0c;它们如同贴心的向导&#xff0c;引领着用户穿越城市的喧嚣与宁静。然而&#xff0c;要确保这些应用始终能够高效、安全地服务于盲人用户&#xf…

人工智能与机器学习的演进:重塑IT行业的未来

目录 前言一、人工智能与机器学习的最新发展1、算法和硬件的进步2、AI & ML的民主化 二、AI & ML在自动化中的应用1、工业与服务业自动化1.1 实践方式1.2 伪代码样例 2、软件开发与运维自动化2.1实践方式2.2伪代码样例 三、AI & ML在个性化服务中的应用1、推荐系统…

node和npm版本太高导致项目无法正常安装依赖以及正常运行的解决办法:如何使用nvm对node和npm版本进行切换和管理

1&#xff0c;点击下载 nvm 并且安装 进入nvm的github&#xff1a; GitHub - coreybutler/nvm-windows: A node.js version management utility for Windows. Ironically written in Go. 这里下载发行版&#xff0c;Releases coreybutler/nvm-windows GitHub 找到 这个 nv…