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LeetCode筆記:Weekly Contest 206 比賽記錄

2020-09-16 09:36:10 前端設計

  • LeetCode筆記:Weekly Contest 206
    • 0. 賽后總結
    • 1. 題目一
      • 1. 解題思路
      • 2. 代碼實作
    • 2. 題目二
      • 1. 解題思路
      • 2. 代碼實作
    • 3. 題目三
      • 1. 解題思路
      • 2. 代碼實作
    • 4. 題目四
      • 1. 解題思路
      • 2. 代碼實作

0. 賽后總結

最近不知是換到中文leetcode平臺之后水土不服還是怎么樣,感覺真的是到了瓶頸期了,最近幾次打比賽真的是一次不如一次,做起來例外不順手,

看了一下頭部幾位大佬們的做題耗時,基本都還是在10分鐘左右,因此基本不存在這幾次的題目特別難的說法,那么就是我這邊自身發揮的問題了,

感覺真的是需要休息一陣子好好調整一下了,等到國慶放假的時候好好休息一下吧,但愿之后的狀態能有回暖吧,,,

{{{(>_<)}}}

1. 題目一

給出題目一的試題鏈接如下:

  • 5511. 二進制矩陣中的特殊位置

1. 解題思路

這一題的關鍵點就是統計只出現一行和一列中的1中的元素的個數,

因此,只要統計每一行中只有一個1的行,然后再對對應元素的列看一下是否該列中也恰好只出現了一個1

2. 代碼實作

給出python代碼實作如下:

class Solution:
    def numSpecial(self, mat: List[List[int]]) -> int:
        ans = 0
        n = len(mat)
        m = len(mat[0])
        for i in range(n):
            eff = []
            for j in range(m):
                if mat[i][j] == 1:
                    eff.append((i, j))
            if len(eff) == 1:
                j = eff[0][1]
                count = 0
                for k in range(n):
                    if mat[k][j] == 1:
                        count += 1
                if count == 1:
                    ans += 1
        return ans

提交代碼之后評測得到:耗時168ms,占用記憶體14.1MB,姑且屬于當前第一梯隊,

2. 題目二

給出題目二的試題鏈接如下:

  • 5512. 統計不開心的朋友

1. 解題思路

這一題感覺是這次比賽中最蠢的一題,純粹就是看題目的問題,問題描述極其繞嘴,比賽的時候看題目看了半天,還理解錯了,然后就直接呵呵了,

等到最后終于把題目看明白之后,就直接暴力求解解決了,,,

本來以為是我自己的問題,然后現在去看了一下題目的評價,發現25個點贊,然后98個差評,呵呵,,,

算了,讀者注意一下不開心的定義就行,是要同時滿足兩個條件,然后按照他說的規則直接暴力遍歷一遍就行了,沒啥技術含量,甚至說千萬不要去想什么更精妙的解法,這題目純粹就是靠怎么讀題目而已!!!

2. 代碼實作

直接給出代碼實作如下:

class Solution:
    def unhappyFriends(self, n: int, preferences: List[List[int]], pairs: List[List[int]]) -> int:
        n = len(pairs)
        ans = 0
        for i in range(n):
            x, y = pairs[i]
            xh = True
            yh = True
            for j in range(n):
                if i == j:
                    continue
                u, v = pairs[j]
                if preferences[x].index(u) < preferences[x].index(y) and preferences[u].index(x) < preferences[u].index(v):
                    xh = False
                    break
                if preferences[x].index(v) < preferences[x].index(y) and preferences[v].index(x) < preferences[v].index(u):
                    xh = False
                    break
            for j in range(n):
                if i == j:
                    continue
                u, v = pairs[j]
                if preferences[y].index(u) < preferences[y].index(x) and preferences[u].index(y) < preferences[u].index(v):
                    yh = False
                    break
                if preferences[y].index(v) < preferences[y].index(x) and preferences[v].index(y) < preferences[v].index(u):
                    yh = False
                    break
            if not xh: 
                ans += 1
            if not yh: 
                ans += 1
        return ans

提交代碼之后得到:耗時472ms,占用記憶體27.1MB,

很挫的代碼實作,但是懶得去看別人的實作了,反正沒有什么量級上的差異,如果有興趣的讀者可以自行去看一下,這里就不多做介紹了,

3. 題目三

給出題目三的試題鏈接如下:

  • 5513. 連接所有點的最小費用

1. 解題思路

這一題的本質就是求最小聯通圖,

普遍的演算法就是Dijkstra演算法,一般的資料結構課上都有,不過我有點忘了,就用了他的等價演算法,Dijkstra演算法是每次取連通區域外的最小邊添加到圖中,直到整張圖都連通起來,

這邊的演算法名字我給忘了,不過是每次取最短邊使得原本不連通的兩個區域能夠連通起來,直到整張圖都連通起來,

2. 代碼實作

給出代碼實作如下:

class Solution:
    def minCostConnectPoints(self, points: List[List[int]]) -> int:
        n = len(points)
        distances = [[abs(x[0] - y[0]) + abs(x[1] - y[1]) for y in points] for x in points]
        distances = sorted((distances[x][y], x, y) for x in range(n-1) for y in range(x+1, n))
        ans = 0
        have_connected = [set([i]) for i in range(n)]
        for d, x, y in distances:
            if any(x in s and y in s for s in have_connected):
                continue
            s1 = -1
            s2 = -1
            for j, s in enumerate(have_connected):
                if x in s:
                    s1 = j
                if y in s:
                    s2 = j
            if s1 > s2:
                s1, s2 = s2, s1
            have_connected.append(have_connected[s1] | have_connected[s2])
            have_connected.pop(s2)
            have_connected.pop(s1)
            ans += d
            if len(have_connected) == 1:
                break
        return ans

提交代碼評測得到:耗時2192ms,占用記憶體105.6MB,

當前最優演算法耗時僅為1060ms,看了一下,使用的是Dijkstra演算法,如果有感興趣的讀者可以自行實作一下,這里我就先放棄了,,,

4. 題目四

給出題目四的試題鏈接如下:

  • 5514. 檢查字串是否可以通過排序子字串得到另一個字串

1. 解題思路

這一題比賽的時候是完全沒能做出來,因為一開始的思路就是錯的,后來也是比賽結束之后看了一下頭部幾位大神們的做法,然后終于有了一些思路,后來算是終于實作出來了,

這一題的關鍵在于每一次的操作都是對于子序列的排序操作,因此,顯然必有:原始序列中一個元素后方比他小的元素只會減少不可能會增加

因此,要判斷s序列能否通過一系列操作轉換為t序列,我們只需要考察:

  1. 兩者所擁有的字符集合是否完全一致;
  2. 對于s中的每一個字符與t中對應的字符,s中字符后方每一個比它小的字符的數目均不少于t中對應的字符數目,

2. 代碼實作

我們將其整理為代碼實作即有:

class Solution:
    def isTransformable(self, s: str, t: str) -> bool:
        n = len(t)
        scounter = [{c: 0 for c in "0123456789"} for _ in range(n+1)]
        tcounter = [{c: 0 for c in "0123456789"} for _ in range(n+1)]
        for i in range(n-1, -1, -1):
            for c in "0123456789":
                scounter[i][c] = scounter[i+1][c]
                tcounter[i][c] = tcounter[i+1][c]
            scounter[i][s[i]] += 1
            tcounter[i][t[i]] += 1
        
        if not all(scounter[0][c] == tcounter[0][c] for c in "0123456789"):
            return False
        
        scounter_v2 = {c: [] for c in "0123456789"}
        for i in range(n):
            scounter_v2[s[i]].append(i+1)
        tcounter_v2 = {c: [] for c in "0123456789"}
        for i in range(n):
            tcounter_v2[t[i]].append(i+1)
            
        for c in "123456789":
            for idx1, idx2 in zip(scounter_v2[c], tcounter_v2[c]):
                if not all(scounter[idx1][str(k)] >= tcounter[idx2][str(k)] for k in range(int(c))):
                    return False
        return True

上述代碼提交可以通過,評測得到:耗時3332ms,占用記憶體104.2MB,

而當前最優代碼實作耗時僅為332ms,比我們的演算法高了一整個量級,因此,后續還有很大的優化空間,

需要好好看一下對方的代碼實作,

感興趣的讀者可以自己先看一下,這里我就先放著了,過兩天有空了再來研究一下,

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/qianduan/55962.html

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