第一周题目总结

1.车尔尼有一个数组 nums ,它只包含  整数,所有正整数的数位长度都 相同 。

两个整数的 数位不同 指的是两个整数 相同 位置上不同数字的数目。

请车尔尼返回 nums 中 所有 整数对里,数位不同之和。

示例 1:

输入:nums = [13,23,12]

输出:4

解释:
计算过程如下:
13 和 23 的数位不同为 1 。
- 13 和 12 的数位不同为 1 。
23 和 12 的数位不同为 2 。
所以所有整数数对的数位不同之和为 1 + 1 + 2 = 4 

class Solution {
public:
    long long sumDigitDifferences(vector<int>& nums) {
        long long ans = 0; // 初始化答案为0
        // cnt 是一个二维数组,每个元素是一个大小为10的数组
        // cnt[i][d] 表示在第 i 位上数字为 d 的个数
        vector<array<int, 10>> cnt(to_string(nums[0]).length());

        // 遍历 nums 数组
        for (int k = 0; k < nums.size(); k++) {
            int x = nums[k]; // x 是当前处理的整数

            // 遍历 x 的每一位
            for (int i = 0; x; x /= 10, i++) {
                int d = x % 10; // 取出 x 的最低位数字 d

                // 更新答案 ans
                // k - cnt[i][d] 表示第 i 位上数字为 d 的个数与当前位置 k 的差值
                ans += k - cnt[i][d]++;
            }
        }
        return ans; // 返回最终的答案
    }
};

  1. 初始化变量和数据结构

    • ans 初始化为 0,用来存储最终的结果,即所有整数对的数位不同之和。
    • cnt 是一个二维数组,大小为 to_string(nums[0]).length(),即第一个整数的位数。每个 cnt[i] 是一个大小为 10 的数组,用来统计每个位置上数字出现的次数。
  2. 遍历整数数组 nums

    • 对于数组中的每个整数 nums[k],进行处理。
  3. 处理每个整数 x

    • 使用一个内部循环,不断取出 x 的最低位数字 d,直到 x 变为 0。
    • x % 10 得到 x 的最低位数字 d
    • x /= 10 将 x 右移一位,继续处理下一位数字。
  4. 更新答案 ans

    • 对于每个数字 d 在第 i 位上出现,更新 ans
      • k - cnt[i][d] 表示当前位置 k 减去第 i 位上数字为 d 的个数。
      • cnt[i][d]++ 更新 cnt[i][d],表示第 i 位上数字为 d 的个数增加了一个。
  5. 返回结果

    • 返回累计的 ans,即所有整数对的数位不同之和。

2.  如果数组的每一对相邻元素都是两个奇偶性不同的数字,则该数组被认为是一个 特殊数组 。

周洋哥有一个整数数组 nums 和一个二维整数矩阵 queries,对于 queries[i] = [fromi, toi],请你帮助周洋哥检查子数组 nums[fromi..toi] 是不是一个 特殊数组 

返回布尔数组 answer,如果 nums[fromi..toi] 是特殊数组,则 answer[i] 为 true ,否则,answer[i] 为 false 。

示例 1:

输入:nums = [3,4,1,2,6], queries = [[0,4]]

输出:[false]

解释:

子数组是 [3,4,1,2,6]。2 和 6 都是偶数。

class Solution {

public:

    vector<bool> isArraySpecial(vector<int>& nums, vector<vector<int>>& queries) {  

        int k=queries.size();  

              int q[100000] = {0};

            q[0]=1;

    for (int i = 1; i < nums.size(); ++i) {

        if ((nums[i] % 2) == (nums[i - 1] % 2))

            q[i] = q[i - 1] + 1;

        else

            q[i] = q[i - 1];

       

    }

   vector<bool> answer;

    for (int i = 0; i <k; i++) {

        if (q[queries[i][0]] == q[queries[i][1]]) {

                answer.push_back(true);

            }

            else

                answer.push_back(false);

    }

    return answer;

    }

};

给你两个整数 numBottles 和 numExchange 。

numBottles 代表你最初拥有的满水瓶数量。在一次操作中,你可以执行以下操作之一:

  • 喝掉任意数量的满水瓶,使它们变成空水瓶。
  • 用 numExchange 个空水瓶交换一个满水瓶。然后,将 numExchange 的值增加 1 。

注意,你不能使用相同的 numExchange 值交换多批空水瓶。例如,如果 numBottles == 3 并且 numExchange == 1 ,则不能用 3 个空水瓶交换成 3 个满水瓶。

返回你 最多 可以喝到多少瓶水。

示例 1:

输入:numBottles = 13, numExchange = 6
输出:15
解释:上表显示了满水瓶的数量、空水瓶的数量、numExchange 的值,以及累计喝掉的水瓶数量。

class Solution {

public:

    int maxBottlesDrunk(int numBottles, int numExchange) {

        // ans:答案

        // emp:目前有的空瓶数

        int ans = 0, emp = 0;

        while (true) {

            // 把所有水喝完

            ans += numBottles;

            emp += numBottles;

            numBottles = 0;

            if (emp >= numExchange) {

                // 空瓶足够,进行一次兑换

                emp -= numExchange;

                numBottles++;

                numExchange++;

            } else {

                // 空瓶不够了,无法获得更多瓶子,退出模拟

                break;

            }

        }

        return ans;

    }

};

由于每 numExchange 个空瓶才能换一瓶,且每次兑换 numExchange 都会加一,所以只要 numExchange 至少为 2,则每次兑换都会至少“损失”一个瓶子。一开始一共只有 numBottles 个瓶子,显然至多 numBottles 次兑换之后就没有瓶子了。

4

给你一个大小为 m x n 的二维矩阵 grid 。你需要判断每一个格子 grid[i][j] 是否满足:

  • 如果它下面的格子存在,那么它需要等于它下面的格子,也就是 grid[i][j] == grid[i + 1][j] 。
  • 如果它右边的格子存在,那么它需要不等于它右边的格子,也就是 grid[i][j] != grid[i][j + 1] 。

如果 所有 格子都满足以上条件,那么返回 true ,否则返回 false 。

示例 1:

输入:grid = [[1,0,2],[1,0,2]]

输出:true

解释:

class Solution {

public:

    bool satisfiesConditions(vector<vector<int>>& grid) {

        int m,n;

        m=grid.size();

        n=grid[0].size();

        for(int i=0;i<m-1;i++)

        {

            for(int j=0;j<=n-1;j++)

            {

              if(grid[i][j]!=grid[i+1][j])

              return false;

            }

        }

         

            for(int j=0;j<n-1;j++)

            {

             

                 if(grid[0][j]==grid[0][j+1])

                 {  

                   return false;

                 }

           

         

        }

         return true;

    }

   

};

对于每个格子 grid[i][j],它需要与它下面的格子 grid[i+1][j] 相等。这一部分代码通过两层循环实现:

for (int i = 0; i < m - 1; ++i)

{

for (int j = 0; j < n; ++j)

{

if (grid[i][j] != grid[i+1][j])

{

return false;

} } }

在第一层循环中,遍历每一行 i,第二层循环遍历该行的每一列 j。如果发现 grid[i][j] 不等于 grid[i+1][j],即当前格子与下面的格子不相等,直接返回 false

条件二检查: 对于每个格子 grid[i][j],它需要与其右边的格子 grid[i][j+1] 不相等。这部分代码如下:

for (int j = 0; j < n - 1; ++j)

{

if (grid[0][j] == grid[0][j+1])

{

return false; } }

这里只需遍历第一行 grid[0] 的每一列 j,检查相邻的两个格子 grid[0][j]grid[0][j+1] 是否相等。如果有任何一对相邻格子相等,即返回 false

返回结果: 如果两个条件都满足,即所有格子都满足要求,则返回 true

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/768989.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

Android Studio环境搭建(4.03)和报错解决记录

1.本地SDK包导入 安装好IDE以及下好SDK包后&#xff0c;先不要管IDE的引导配置&#xff0c;直接新建一个新工程&#xff0c;进到开发界面。 SDK路径配置&#xff1a;File---->>Other Settings---->>Default Project Structure 拷贝你SDK解压的路径来这&#xff0c;…

自动化任务工具 -- zTasker v1.94 绿色版

软件简介 zTasker 是一款功能强大的自动化任务管理软件&#xff0c;以其简洁易用、一键式操作而著称。软件体积小巧&#xff0c;启动迅速&#xff0c;提供了超过100种任务类型和30多种定时/条件执行方法&#xff0c;能够满足用户在自动化方面的多样化需求。 zTasker 支持定时任…

数据结构 - C/C++ - 树

公开视频 -> 链接点击跳转公开课程博客首页 -> 链接点击跳转博客主页 目录 树的概念 结构特性 树的样式 树的存储 树的遍历 节点增删 二叉搜索树 平衡二叉树 树的概念 二叉树是树形结构&#xff0c;是一种非线性结构。 非线性结构&#xff1a;在二叉树中&#x…

分享一款可编辑本地电脑文件的在线编辑器

背景 之前见过在线版的VSCode&#xff0c;被惊讶到了。网页上竟然可以编辑电脑本地的文件&#xff0c;打破了网页无法编辑本地电脑文件的限制。一直好奇怎么做的。抽空研究了一下&#xff0c;然后发现其实也不难。 分析 先给大家介绍一下这款在线编辑器的效果。 左侧栏为文件…

森马基于MaxCompute+Hologres+DataWorks构建数据中台

讲师&#xff1a;晋银龙 浙江森马数仓高级经理 本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系&#xff0c;通过阿里云MaxComputeHologresDataWorks统一数仓平台&#xff0c;保障数据生产稳定性与数据质量&#xff0c;减少ETL链路及计算时间&#xff0c;每年数仓整体…

平衡二叉查找树和多路查找树

平衡二叉查找树 普通平衡二叉查找树 平衡二叉树定义是按照有序排列成树状&#xff0c;左子树数据大于右子树&#xff0c;任意节点的左右子树高度不能大于1 优点&#xff1a;可以保证绝对的平衡 缺点&#xff1a;当进行删除节点和新增节点&#xff0c;树进行自平衡的时候&…

计算机网络网络层复习题2

一. 单选题&#xff08;共22题&#xff0c;100分&#xff09; 1. (单选题)如果 IPv4 数据报太大&#xff0c;会在传输中被分片&#xff0c;对分片后的数据报进行重组的是&#xff08; &#xff09;。 A. 中间路由器B. 核心路由器C. 下一跳路由器D. 目的主机 我的答案: D:目的…

RocketMQ源码学习笔记:Producer启动流程

这是本人学习的总结&#xff0c;主要学习资料如下 马士兵教育rocketMq官方文档 目录 1、Overview1.1、创建MQClientInstance1.1.1、检查1.1.1、MQClientInstance的ID 1.2、MQClientInstance.start() 1、Overview 这是发送信息的代码样例&#xff0c; DefaultMQProducer produ…

Qt中使用MySQL数据库详解,好用的模块类封装

本文将详细介绍如何在Qt应用程序中集成MySQL数据库&#xff0c;并封装实现好用的mysql数据库操作类。包括环境准备、连接数据库、执行查询及异常处理等关键步骤&#xff0c;同时包含mysql驱动的编译。分享给有需要的小伙伴&#xff0c;喜欢的可以点击收藏。 目录 环境准备 项…

MySql Innodb锁机制

锁概述 undo log版本链 Read View机制实现的MVCC多版本并发控制&#xff0c;可以防止事务并发读写同一数据时出现的脏读不可重复读幻读问题。但除脏读不可重复读幻读问题外&#xff0c;并发读写同一数据还有脏写问题。就是当多个事务并发更新同一条数据时&#xff0c;此时就可…

【CT】LeetCode手撕—199. 二叉树的右视图

目录 题目1- 思路2- 实现⭐199. 二叉树的右视图——题解思路 3- ACM 实现 题目 原题连接&#xff1a;199. 二叉树的右视图 1- 思路 使用二叉树的层序遍历 2- 实现 ⭐199. 二叉树的右视图——题解思路 class Solution {public List<Integer> rightSideView(TreeNode ro…

Let‘s Encrypt 申请免费 SSL 证书(每隔60天自动更新证书)

文章目录 官网文档简介安装 Nginxacme.sh生成证书智能化生成证书 安装证书查看已安装证书更新证书 官网 https://letsencrypt.org/zh-cn/ 文档 https://letsencrypt.org/zh-cn/docs/ 简介 Let’s Encrypt 是一个非营利组织提供的免费SSL/TLS证书颁发机构&#xff0c;旨在促…

如何在 Windows 10 或 11 中恢复已删除的文件

您在 Windows PC 上找不到某个文件&#xff0c;并且您觉得可能已将其删除。我们都遇到过这种情况。但与其抱怨&#xff0c;不如尝试恢复它。假设您已经搜索过回收站&#xff0c;但一无所获&#xff0c;那么是时候求助于一个好的恢复工具了。 微软提供了自己的命令行恢复程序&a…

Vite: 插件流水线之核心编译能力

概述 Vite 在开发阶段实现了一个按需加载的服务器&#xff0c;每一个文件请求进来都会经历一系列的编译流程&#xff0c;然后 Vite 会将编译结果响应给浏览器。在生产环境下&#xff0c;Vite 同样会执行一系列编译过程&#xff0c;将编译结果交给 Rollup 进行模块打包这一系列…

Node端使用工作线程来解决日志开销-处理IO密集型任务

我们的BBF层很多时候会作为中间层处理后端到前端的数据&#xff0c;当然大部分时候都只是作为请求 / 响应的数据组装中心&#xff0c;但是有一个插件是怎么都绕不过去的&#xff1a;Log4js。 内部我们在Node层打印了很多日志。结果这周仔细分析了一下服务器处理请求到响应的中间…

excel数据大小显示竟然有最大限制,限制32,767,实际限制32759

Excel 单元格在显示数据时确实存在一些限制&#xff0c;这些限制主要与单元格的宽度和高度有关&#xff0c;而不是存储数据的大小。以下是一些主要的限制&#xff1a; 1. **列宽和行高**&#xff1a;Excel 单元格的显示大小取决于列宽和行高。如果单元格中的数据超出了设定的列…

C# Winform项目中简单使用Sqlite并在DataGridview中显示

1. SQLite概述 1.1 什么是 SQLite&#xff1f; SQLite是一个进程内的库&#xff0c;实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。它是一个零配置的数据库&#xff0c;这意味着与其他数据库不一样&#xff0c;您不需要在系统中配置。 1.2 为什么要用 …

vmware虚拟机安装openEuler

一、openEuler简介 openEuler是一款开源操作系统。当前openEuler内核源于Linux&#xff0c;支持鲲鹏及其它多种处理器&#xff0c;能够充分释放计算芯片的潜能&#xff0c;是由全球开源贡献者构建的高效、稳定、安全的开源操作系统&#xff0c;适用于数据库、大数据、云计算、…

游戏AI的创造思路-技术基础-自然语言处理

自然语言处理-可以对游戏AI特别是RPG类、语言类游戏进行“附魔”&#xff0c;开发出“随机应变”和你聊天的“女友”、“队友”或者是根据你定义的文本库来用接近自然语言的生成“语言”&#xff0c;推动游戏情景在受控范围内前进 目录 1. 自然语言处理定义 2. 发展历史 3. …

k8s部署单节点redis

一、configmap # cat redis-configmap.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:name: redis-single-confignamespace: redis data:redis.conf: |daemonize nobind 0.0.0.0port 6379tcp-backlog 511timeout 0tcp-keepalive 300pidfile /data/redis-server.pidlogfile /d…