LeetCode周赛283,第一名送iWatch,少年你参赛了吗?

2022-09-21 15:58:17 浏览数 (1)

作者 | 梁唐

出品 | 公众号:Coder梁(ID:Coder_LT)

大家好,我是梁唐。

老规矩我们来复盘一下第283场的leetcode周赛,赞助商是安贤量化。这次比赛的奖品非常丰富,看得出来是壕气公司。

这次的比赛题目质量也很不错,没有参赛的同学也非常推荐大家赛后练手。这一次由于老梁比赛前一晚熬了夜,所以发挥很差,直到赛前10分钟才做完。

好了,我们废话不多说,直接来看题吧。

Excel表格中某个范围内的单元格

Excel 表中的一个单元格 (r, c) 会以字符串 "<col><row>" 的形式进行表示,其中:

  • <col>即单元格的列号c。用英文字母表中的 字母 标识。
    • 例如,第 1 列用 'A' 表示,第 2 列用 'B' 表示,第 3 列用 'C' 表示,以此类推。
  • <row> 即单元格的行号 r 。第 r 行就用 整数 r 标识。

给你一个格式为 "<col1><row1>:<col2><row2>" 的字符串 s ,其中 <col1> 表示 c1 列,<row1> 表示 r1 行,<col2> 表示 c2 列,<row2> 表示 r2 行,并满足 r1 <= r2c1 <= c2

找出所有满足 r1 <= x <= r2c1 <= y <= c2 的单元格,并以列表形式返回。单元格应该按前面描述的格式用 字符串 表示,并以 非递减 顺序排列(先按列排,再按行排)。

题解

模拟题,由于行和列的范围都很小,列的范围是A-Z,而行的范围是1-9,位数都是确定的,因此直接两重循环遍历即可。

代码语言:javascript复制
class Solution {
public:
    vector<string> cellsInRange(string s) {
        vector<string> ret;
        for (int i = s[0]; i <= s[3]; i  ) {
            for (int j = s[1]; j <= s[4]; j  ) {
                string s {(char) i, (char) j};
                ret.push_back(s);
            }
        }
        return ret;
    }
};

向数组中追加K个整数

给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。请你向 nums 中追加 k 出现在 nums 中的、互不相同 整数,并使结果数组的元素和 最小

返回追加到 nums 中的 k 个整数之和。

题解

这一题质量不错,不涉及高深算法,但挺考验思维。

我们观察一下数据范围之后会发现范围不小,尤其是K,范围很大有1e9。所以我们模拟的方法,真的去插入K个元素一定会超时。

既然依次插入元素会超时,那么很自然地可以想到批量插入。批量插入的方式也很简单,我们把nums数组排序。排序完了之后依次遍历,计算一下nums数组中相邻两个元素的空档,使用等差数列公式算一下空档当中的元素和即可。

例如第一个样例,排序之后是[1, 4, 10, 25, 25]。1和4中间的空档是[2, 3],4和10中间的空档是[5, 9],这些空档当中的元素都是连续可插入的。我们只需要维护一下,保证刚好插入K个即可。

代码语言:javascript复制
class Solution {
public:
    long long minimalKSum(vector<int>& nums, int k) {
        long long ret = 0;
        int n = nums.size();
        sort(nums.begin(), nums.end());
        long long l = 1;
        for (int i = 0; i < n; i  ) {
            // 如果已经插入了k个,退出循环
            if (k == 0) break;
            // 跳过重复元素
            if (nums[i] <= l) {
                l = nums[i] 1;
                continue;
            }
            // min(nums[i]-1, k-1),保证不会超过k个
            long long r = min((long long) (nums[i]-1), l   (long long)k-1);
            // 等差数列求和
            ret  = (l   r) * (r-l 1) / 2l;
            k -= (r - l   1);
            l = nums[i] 1;
        }
        // 如果遍历结束仍有剩余
        if (k > 0) ret  = (l   l   k-1) * (long long) k / 2l;
        return ret;
    }
};

根据描述创建二叉树

给你一个二维整数数组 descriptions ,其中 descriptions[i] = [parenti, childi, isLefti] 表示 parentichildi二叉树 中的 父节点,二叉树中各节点的值 互不相同 。此外:

  • 如果 isLefti == 1 ,那么 childi 就是 parenti 的左子节点。
  • 如果 isLefti == 0 ,那么 childi 就是 parenti 的右子节点。

请你根据 descriptions 的描述来构造二叉树并返回其 根节点

测试用例会保证可以构造出 有效 的二叉树。

解法

这是经典的数据结构题,题目当中给了树节点结构体的提示:

代码语言:javascript复制
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(nullptr), right(nullptr) {}
 *     TreeNode(int x, TreeNode *left, TreeNode *right) : val(x), left(left), right(right) {}
 * };
 */

有些同学可能没仔细看注释,所以不知道这题怎么做。因为我们编写的是算法片段,这是为了提示我们树节点的结构体构成。

读一下这段注释中的代码,会发现题目组很贴心地为我们创建了三种构造函数,我们可以很方便地使用。

我们只需要按照题目中的规定,一次遍历每一个节点,把节点之间的链接建立起来,最后返回根节点即可。不过这当中有一些细节需要注意,首先是节点的维护。当我们拿到了一个节点v,它的父节点是u。我们除了创建一个新的v节点之外,还需要找到u节点,将它的某一个子节点指向v。

所以我们得能找到v这个节点,比较妥当的方式是使用一个数据结构map,来存储节点编号和节点对象之间的关联。

这里又有一个小坑点,如果我们的map是定义在函数内部的话,那么map它是一个临时变量。在最后函数返回之后,map当中的元素将会被销毁。这会导致运行错误: heap-use-after-free,即堆内存在释放之后被使用,即使用前被释放。

要解决这个问题主要有两个办法,第一个办法是将这个map放在最外层,作为全局变量,那么它就不会在函数运行结束之后被自动释放。

第二个办法是,map当中存的不再是实例,而是new对象出来的指针。在C 当中,new方法创建的对象在堆内存当中,不会随着函数运行的结束而释放,需要手动通过delete来释放,因此也不会有这个问题。

另外一个小难点是最后返回的是根节点的地址,所以我们还需要找一下根节点。我这里用了比较笨的办法,即维护一个不是根节点的set,最后找到那个不在set中的节点即为根节点。

代码如下:

代码语言:javascript复制
class Solution {
public:
    TreeNode* createBinaryTree(vector<vector<int>>& des) {
        int n = des.size();
        map<int, TreeNode*> mp;
        vector<int> vec;
        set<int> not_root;
        for (int i = 0; i < n; i  ) {
            auto& vt = des[i];
            int p = vt[0];
            int v = vt[1];
            int l = vt[2];
            if (!mp.count(p)) mp[p] = new TreeNode(p);
            if (!mp.count(v)) mp[v] = new TreeNode(v);
            if (l) mp[p]->left = mp[v];
            else mp[p]->right = mp[v];
            vec.push_back(p);
            vec.push_back(v);
            not_root.insert(v);
        }
        
        int f = -1;
        for (auto x: vec) {
            if (!not_root.count(x)) f = x;
        }

        return mp[f];
    }
};

替换数组中的非互质数

给你一个整数数组 nums 。请你对数组执行下述操作:

  1. nums 中找出 任意 两个 相邻非互质 数。
  2. 如果不存在这样的数,终止 这一过程。
  3. 否则,删除这两个数,并 替换 为它们的 最小公倍数(Least Common Multiple,LCM)。
  4. 只要还能找出两个相邻的非互质数就继续 重复 这一过程。

返回修改后得到的 最终 数组。可以证明的是,以 任意 顺序替换相邻的非互质数都可以得到相同的结果。

生成的测试用例可以保证最终数组中的值 小于或者等于 108

两个数字 xy 满足 非互质数 的条件是:GCD(x, y) > 1 ,其中 GCD(x, y)xy最大公约数

题解

这题看起来很唬人,又是gcd,又是lcm的。

gcd我们之前分享过,一行代码就可以搞定:

代码语言:javascript复制
int gcd(int a, int b) {
    return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
}

赛后我才知道,其实algorithm头文件当中已经包含了gcd这个函数,所以我们也没必要自己写, 直接调用库函数即可。gcd有了,lcm其实也很好求,a和b的lcm,其实就是a * b / gcd(a, b)

这题麻烦的地方在于每找到两个gcd大于1的元素都要进行合并操作,就会改变数组中的元素数量。我们都知道修改数组中的元素数量是非常麻烦的,尤其是删除元素的时候,因为会需要移动数组中的其它元素,开销是

O(n)

。再加上我们需要遍历寻找gcd大于1的相邻元素,又是

O(n)

的开销,再加上我们要找到所有这样的组合,只遍历一次还不够,需要多遍历几次。所以这样算下来的时间复杂度是一个天文数字,几乎难以想象。

这题的突破口在哪里呢?在于题目中的一个提示:以任意顺序替换相邻的元素得到的结果是一样的。观察一下数据范围,发现数组的元素最多是1e5,在

O(nlog n)

的限制范围内。

比赛的时候时间很紧,想到了一个取巧的办法。就是采用类似归并的方法,将数组分成两个部分递归去执行合并操作。左右两个部分递归结束之后,再将它们合并到一起。分别从左往右和从右往左遍历一次,寻找可以合并的相邻元素。需要遍历两次的原因是可能一次的遍历不能穷举所有可能,例如:[4, 3, 7, 6, 14],从左往右执行一次之后,会变成[12, 7, 42],由于6和14的gcd大于1,并且它们的lcm 42和7的gcd不为1,所以还可以继续执行,因此要执行两次。

得益于Python对于数组切片的支持以及优化,使得整体的复杂度是

O(nlog n)

。同样的算法逻辑在C 当中就会超时,猜测可能是Python对于切片进行了优化。

代码语言:javascript复制
class Solution:
    def gcd(self, a, b):
        return a if b == 0 else gcd(b, a % b)
    
    
    def forward(self, nums):
        n = len(nums)
        ret = []
        left = nums[0]
        for i in range(1, n):
            g = gcd(left, nums[i])
            if g > 1:
                left = left * nums[i] // g
            else:
                ret.append(left)
                left = nums[i]
        ret.append(left)
        return ret
    

    def dfs(self, vec):
        n = len(vec)
        if n <= 1:
            return vec
        m = n // 2
        l, r = self.dfs(vec[:m]), self.dfs(vec[m: ])
        nums = l   r
  # 正向执行一次之后再反向执行一次
        return self.forward(self.forward(nums)[::-1])[::-1]
    
    
    def replaceNonCoprimes(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        return self.dfs(nums)

赛后看了大佬的题解,发现本题还可以使用栈的方式了搞定,即默认只允许元素从右往左进行执行。每次读入新的元素即从末尾(栈顶)进行执行,如果gcd等于1,即入栈,否则出栈并修改栈顶元素为它们的lcm。

由于每个元素最多出栈一次,所以虽然有两重循环,但复杂度依然是

O(n)

膜拜一下大佬的代码:

代码语言:javascript复制
class Solution {
public:
    vector<int> replaceNonCoprimes(vector<int>& nums) {
        vector<int> ans;
        for (int num : nums) {
            ans.push_back(num);
            int n = ans.size();
            while (n >= 2 && gcd(ans[n - 2], ans[n - 1]) > 1) {
                int r = ans.back();
                ans.pop_back();
                ans.back() *= r / gcd(ans.back(), r);
                n--;
            }
        }
        return ans;
    }
};

到这里,关于本次周赛的题目就分析完了,感谢大家的阅读。

喜欢本文的话不要忘记三连~

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