1845.座位预约管理系统

目标

请你设计一个管理 n 个座位预约的系统,座位编号从 1 到 n 。

请你实现 SeatManager 类:

  • SeatManager(int n) 初始化一个 SeatManager 对象,它管理从 1 到 n 编号的 n 个座位。所有座位初始都是可预约的。
  • int reserve() 返回可以预约座位的 最小编号 ,此座位变为不可预约。
  • void unreserve(int seatNumber) 将给定编号 seatNumber 对应的座位变成可以预约。

示例 1:

输入:
["SeatManager", "reserve", "reserve", "unreserve", "reserve", "reserve", "reserve", "reserve", "unreserve"]
[[5], [], [], [2], [], [], [], [], [5]]
输出:
[null, 1, 2, null, 2, 3, 4, 5, null]

解释:
SeatManager seatManager = new SeatManager(5); // 初始化 SeatManager ,有 5 个座位。
seatManager.reserve();    // 所有座位都可以预约,所以返回最小编号的座位,也就是 1 。
seatManager.reserve();    // 可以预约的座位为 [2,3,4,5] ,返回最小编号的座位,也就是 2 。
seatManager.unreserve(2); // 将座位 2 变为可以预约,现在可预约的座位为 [2,3,4,5] 。
seatManager.reserve();    // 可以预约的座位为 [2,3,4,5] ,返回最小编号的座位,也就是 2 。
seatManager.reserve();    // 可以预约的座位为 [3,4,5] ,返回最小编号的座位,也就是 3 。
seatManager.reserve();    // 可以预约的座位为 [4,5] ,返回最小编号的座位,也就是 4 。
seatManager.reserve();    // 唯一可以预约的是座位 5 ,所以返回 5 。
seatManager.unreserve(5); // 将座位 5 变为可以预约,现在可预约的座位为 [5] 。

说明:

  • 1 <= n <= 10^5
  • 1 <= seatNumber <= n
  • 每一次对 reserve 的调用,题目保证至少存在一个可以预约的座位。
  • 每一次对 unreserve 的调用,题目保证 seatNumber 在调用函数前都是被预约状态。
  • 对 reserve 和 unreserve 的调用 总共 不超过 10^5 次。

思路

设计一个座位预约系统,初始化 n 个座位,可以预约尚未预约的编号最小的座位,支持取消预约操作。

核心是解决取消预约后如何获取编号最小值的问题,可以使用最小堆维护剩余座位。

网友指出,初始化的复杂度与 n 有关,当 n 规模过大时会超时。可以使用最小堆维护取消预订的座位,显然取消预订的座位编号一定小于未被预定的座位编号。记录已预定出去的座位最高位 max,如果堆不为空则取堆顶元素,否则返回 max + 1

代码


/**
 * @date 2024-09-30 21:46
 */
public  class SeatManager {

    private PriorityQueue<Integer> q;

    public SeatManager(int n) {
        q = new PriorityQueue<>();
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            q.offer(i);
        }
    }

    public int reserve() {
        return q.poll();
    }

    public void unreserve(int seatNumber) {
        q.offer(seatNumber);
    }

}

性能

2073.买票需要的时间

目标

有 n 个人前来排队买票,其中第 0 人站在队伍 最前方 ,第 (n - 1) 人站在队伍 最后方 。

给你一个下标从 0 开始的整数数组 tickets ,数组长度为 n ,其中第 i 人想要购买的票数为 tickets[i] 。

每个人买票都需要用掉 恰好 1 秒 。一个人 一次只能买一张票 ,如果需要购买更多票,他必须走到 队尾 重新排队(瞬间 发生,不计时间)。如果一个人没有剩下需要买的票,那他将会 离开 队伍。

返回位于位置 k(下标从 0 开始)的人完成买票需要的时间(以秒为单位)。

示例 1:

输入:tickets = [2,3,2], k = 2
输出:6
解释:

队伍一开始为 [2,3,2],第 k 个人以下划线标识。
在最前面的人买完票后,队伍在第 1 秒变成 [3,2,1]。
继续这个过程,队伍在第 2 秒变为[2,1,2]。
继续这个过程,队伍在第 3 秒变为[1,2,1]。
继续这个过程,队伍在第 4 秒变为[2,1]。
继续这个过程,队伍在第 5 秒变为[1,1]。
继续这个过程,队伍在第 6 秒变为[1]。第 k 个人完成买票,所以返回 6。

示例 2:

输入:tickets = [5,1,1,1], k = 0
输出:8
解释:
队伍一开始为 [5,1,1,1],第 k 个人以下划线标识。
在最前面的人买完票后,队伍在第 1 秒变成 [1,1,1,4]。
继续这个过程 3 秒,队伍在第 4 秒变为[4]。
继续这个过程 4 秒,队伍在第 8 秒变为[]。第 k 个人完成买票,所以返回 8。

说明:

  • n == tickets.length
  • 1 <= n <= 100
  • 1 <= tickets[i] <= 100
  • 0 <= k < n

思路

n 个人在排队买票,每人每次限买一张,每买一张票耗时 1 秒,如果要买多张需要重新排队。现在已知 tickets 数组,表示第 i 个人想买票的数量,问第 k 个人完成买票需要多长时间(仅记录买票时间)。

由于数据量不大,直接的解法是用队列模拟排队。假设所有人都要买 m 张票,kn - 1,那么时间复杂度为 O(mn)

考虑整体计算,当第 k 个人排到队尾时,将其前面所有人剩余要买的 tickets[i] 减去 第 k 个人剩余需要买的票数 r = tickets[k] - 1,那么剩余的等待时间为 n * r + (tickets[i] 为负的和)。时间复杂度为 O(n)

网友有一个解法是客户不动,让售票员从头到尾卖票,如果顾客已经完成买票则跳过,这也算是模拟的另一种思路。

代码


/**
 * @date 2024-09-29 8:45
 */
public class TimeRequiredToBuy2073 {

    /**
     * 整体计算
     */
    public int timeRequiredToBuy_v1(int[] tickets, int k) {
        int n = tickets.length;
        int res = 0;
        for (int i = 0; i <= k; i++) {
            tickets[i]--;
            res++;
        }
        int r = tickets[k];
        res += r * n;
        for (int ticket : tickets) {
            int i = ticket - r;
            if (i < 0) {
                res += i;
            }
        }
        return res;
    }

    /**
     * 模拟
     */
    public int timeRequiredToBuy(int[] tickets, int k) {
        ArrayDeque<Integer> q = new ArrayDeque<>();
        int n = tickets.length;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            q.offer(i);
        }
        int res = 0;
        while (!q.isEmpty()) {
            int i = q.poll();
            int remainder = --tickets[i];
            res++;
            if (remainder > 0) {
                q.offer(i);
            } else if (i == k) {
                break;
            }
        }
        return res;
    }
}

性能

2286.以组为单位订音乐会的门票

目标

一个音乐会总共有 n 排座位,编号从 0 到 n - 1 ,每一排有 m 个座椅,编号为 0 到 m - 1 。你需要设计一个买票系统,针对以下情况进行座位安排:

  • 同一组的 k 位观众坐在 同一排座位,且座位连续 。
  • k 位观众中 每一位 都有座位坐,但他们 不一定 坐在一起。

由于观众非常挑剔,所以:

  • 只有当一个组里所有成员座位的排数都 小于等于 maxRow ,这个组才能订座位。每一组的 maxRow 可能 不同 。
  • 如果有多排座位可以选择,优先选择 最小 的排数。如果同一排中有多个座位可以坐,优先选择号码 最小 的。

请你实现 BookMyShow 类:

  • BookMyShow(int n, int m) ,初始化对象,n 是排数,m 是每一排的座位数。
  • int[] gather(int k, int maxRow) 返回长度为 2 的数组,表示 k 个成员中 第一个座位 的排数和座位编号,这 k 位成员必须坐在 同一排座位,且座位连续 。换言之,返回最小可能的 r 和 c 满足第 r 排中 [c, c + k - 1] 的座位都是空的,且 r <= maxRow 。如果 无法 安排座位,返回 [] 。
  • boolean scatter(int k, int maxRow) 如果组里所有 k 个成员 不一定 要坐在一起的前提下,都能在第 0 排到第 maxRow 排之间找到座位,那么请返回 true 。这种情况下,每个成员都优先找排数 最小 ,然后是座位编号最小的座位。如果不能安排所有 k 个成员的座位,请返回 false 。

示例 1:

输入:
["BookMyShow", "gather", "gather", "scatter", "scatter"]
[[2, 5], [4, 0], [2, 0], [5, 1], [5, 1]]
输出:
[null, [0, 0], [], true, false]

解释:
BookMyShow bms = new BookMyShow(2, 5); // 总共有 2 排,每排 5 个座位。
bms.gather(4, 0); // 返回 [0, 0]
                  // 这一组安排第 0 排 [0, 3] 的座位。
bms.gather(2, 0); // 返回 []
                  // 第 0 排只剩下 1 个座位。
                  // 所以无法安排 2 个连续座位。
bms.scatter(5, 1); // 返回 True
                   // 这一组安排第 0 排第 4 个座位和第 1 排 [0, 3] 的座位。
bms.scatter(5, 1); // 返回 False
                   // 总共只剩下 1 个座位。

说明:

  • 1 <= n <= 5 * 10^4
  • 1 <= m, k <= 10^9
  • 0 <= maxRow <= n - 1
  • gather 和 scatter 总 调用次数不超过 5 * 10^4 次。

思路

// todo 今天没时间做了

代码

性能

2516.每种字符至少取K个

目标

给你一个由字符 'a'、'b'、'c' 组成的字符串 s 和一个非负整数 k 。每分钟,你可以选择取走 s 最左侧 还是 最右侧 的那个字符。

你必须取走每种字符 至少 k 个,返回需要的 最少 分钟数;如果无法取到,则返回 -1 。

示例 1:

输入:s = "aabaaaacaabc", k = 2
输出:8
解释:
从 s 的左侧取三个字符,现在共取到两个字符 'a' 、一个字符 'b' 。
从 s 的右侧取五个字符,现在共取到四个字符 'a' 、两个字符 'b' 和两个字符 'c' 。
共需要 3 + 5 = 8 分钟。
可以证明需要的最少分钟数是 8 。

示例 2:

输入:s = "a", k = 1
输出:-1
解释:无法取到一个字符 'b' 或者 'c',所以返回 -1 。

说明:

  • 1 <= s.length <= 10^5
  • s 仅由字母 'a'、'b'、'c' 组成
  • 0 <= k <= s.length

思路

有一个仅由 abc 组成的字符串,每一分钟可以选择访问两端(最左侧/最右侧)的未访问字符,求访问 abc 每种字符至少 k 次最少需要多少分钟。

可以将字符串拼接到末尾,问题转化为滑动窗口问题,求使窗口内包含k个 abc 的最小窗口长度。但这里有一个限制,窗口必须包含首尾交界点,就像有一个轴在窗口里面,窗口可以左右延展。

我们可以先向左侧滑动,找到满足条件的最左侧下标,然后枚举左端点向右滑动,直到左边界越过交界点,枚举的过程中延展右边界直到满足条件。

官网题解中使用了逆向思维,先求出字符串中 abc 的个数,窗口在中间滑动,窗口内的 abc 是不选的,使用总数减去窗口内的计数判断是否满足条件。

代码


/**
 * @date 2024-09-27 9:12
 */
public class TakeCharacters2516 {

    public int takeCharacters(String s, int k) {
        if (k == 0) {
            return 0;
        }
        int res = Integer.MAX_VALUE;
        int[] cnt = new int[3];
        char[] chars = s.toCharArray();
        int n = chars.length;
        int l = n - 1;
        while (l >= 0 && (cnt[0] < k || cnt[1] < k || cnt[2] < k)) {
            cnt[chars[l--] - 'a']++;
        }
        if (cnt[0] < k || cnt[1] < k || cnt[2] < k) {
            return -1;
        }
        l++;
        int r = n;
        int doubleN = 2 * chars.length;
        for (; l <= n; l++) {
            while (r < doubleN && (cnt[0] < k || cnt[1] < k || cnt[2] < k)) {
                cnt[chars[r++ % n] - 'a']++;
            }
            res = Math.min(res, r - l);
            if (l == n) {
                break;
            }
            cnt[chars[l] - 'a']--;
        }
        return res;
    }

}

性能

2535.数组元素和与数字和的绝对差

目标

给你一个正整数数组 nums 。

  • 元素和 是 nums 中的所有元素相加求和。
  • 数字和 是 nums 中每一个元素的每一数位(重复数位需多次求和)相加求和。

返回 元素和 与 数字和 的绝对差。

注意:两个整数 x 和 y 的绝对差定义为 |x - y| 。

示例 1:

输入:nums = [1,15,6,3]
输出:9
解释:
nums 的元素和是 1 + 15 + 6 + 3 = 25 。
nums 的数字和是 1 + 1 + 5 + 6 + 3 = 16 。
元素和与数字和的绝对差是 |25 - 16| = 9 。

示例 2:

输入:nums = [1,2,3,4]
输出:0
解释:
nums 的元素和是 1 + 2 + 3 + 4 = 10 。
nums 的数字和是 1 + 2 + 3 + 4 = 10 。
元素和与数字和的绝对差是 |10 - 10| = 0 。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 2000
  • 1 <= nums[i] <= 2000

思路

直接根据题意计算即可。由于元素和一定大于数字和,不用分开计算。

代码


/**
 * @date 2024-09-26 8:45
 */
public class DifferenceOfSum2535 {

    public int differenceOfSum(int[] nums) {
        int res = 0;
        for (int num : nums) {
            res += num;
            while (num > 0) {
                res -= num % 10;
                num /= 10;
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

2306.公司命名

目标

给你一个字符串数组 ideas 表示在公司命名过程中使用的名字列表。公司命名流程如下:

  1. 从 ideas 中选择 2 个 不同 名字,称为 ideaA 和 ideaB 。
  2. 交换 ideaA 和 ideaB 的首字母。
  3. 如果得到的两个新名字 都 不在 ideas 中,那么 ideaA ideaB(串联 ideaA 和 ideaB ,中间用一个空格分隔)是一个有效的公司名字。
  4. 否则,不是一个有效的名字。

返回 不同 且有效的公司名字的数目。

示例 1:

输入:ideas = ["coffee","donuts","time","toffee"]
输出:6
解释:下面列出一些有效的选择方案:
- ("coffee", "donuts"):对应的公司名字是 "doffee conuts" 。
- ("donuts", "coffee"):对应的公司名字是 "conuts doffee" 。
- ("donuts", "time"):对应的公司名字是 "tonuts dime" 。
- ("donuts", "toffee"):对应的公司名字是 "tonuts doffee" 。
- ("time", "donuts"):对应的公司名字是 "dime tonuts" 。
- ("toffee", "donuts"):对应的公司名字是 "doffee tonuts" 。
因此,总共有 6 个不同的公司名字。

下面列出一些无效的选择方案:
- ("coffee", "time"):在原数组中存在交换后形成的名字 "toffee" 。
- ("time", "toffee"):在原数组中存在交换后形成的两个名字。
- ("coffee", "toffee"):在原数组中存在交换后形成的两个名字。

示例 2:

输入:ideas = ["lack","back"]
输出:0
解释:不存在有效的选择方案。因此,返回 0 。

说明:

  • 2 <= ideas.length <= 5 * 10^4
  • 1 <= ideas[i].length <= 10
  • ideas[i] 由小写英文字母组成
  • ideas 中的所有字符串 互不相同

思路

将收集到的不同的单词放入 ideas 数组,从中选取两个单词,交换其首字母,如果得到的新单词不在 ideas 中,那么这两个单词的排列是有效的公司名,求不重复的有效的公司名数目。

通过观察示例可以发现,首字母相同是不行的,交换后还是原单词。那么可以建立一个长度为26的数组,元素是以该字母开头的单词 列表。可行的方案是选择两个首字母不同的单词,判断另一方首字母列表中的单词是否包含本方单词的后缀。如果双方都不包含,那么这两个单词的 排列 是有效的公司名。否则,包含该后缀的单词与另一方列表的所有组合都是无效的命名,因为交换后必定重复。比如,coffeetime、 toffee,后缀 offee 在两个列表中存在,那么coffeet 开头的任意单词交换首字母,得到的 toffee 已经存在,所以 coffee 与所有以 t 开头的单词组合都不合法。同理,toffeec 开头的任意单词交换首字母,得到 coffee 已存在,toffee 与所有以 c 开头的单词组合都不合法。

考虑这个问题,按照上面方法取得的有效的公司名是否会重复?也就是说,选取另一对不同的单词组合,是否会出现交换首字母后的单词不重复,而组成的公司名重复。假设该对单词组成的公司名已存在,那么原来组成该公司名的单词对必定也是从这两个首字母单词列表中选取。说明 ideas 数组中的单词有重复,这与题目条件矛盾。所以,只要是有效的公司名就不会重复。

假设 ideas 中出现的首字母种类个数为 10,首字母相同的单词个数为 5 * 10^3。那么枚举所有组合需要循环 C(10,2) * 25 * 10^6 = 45 * 25 * 10^6 = 1125 * 10^6 次,大约 10^9 肯定超时。

思考暴力枚举的瓶颈在哪?或者说有哪些循环是没必要的?能否遍历一次,保存状态?我们在循环中做的事情就是

  1. 判断当前单词的后缀是否在另一首字母单词列表中存在
  2. 判断另一首字母单词的后缀是否在当前首字母单词列表中存在

如果我们可以直接得到当前单词与另一首字母列表中可以结合的单词个数,那么就只需要遍历25个其它首字母就可以了。我们可以记录后缀与首字母集合的映射。然后维护一个 cannotCombine[i][j] 数组,表示以i为首字母的单词,与其它以首字母j开头的单词无法组成有效命名的个数,这样,我们在枚举首字母i内的单词时,可以直接用 words[j].size() - cannotCombine[j][i] 即可得到合法的组合数。

代码


/**
 * @date 2024-09-25 10:42
 */
public class DistinctNames2306 {

    public long distinctNames_v1(String[] ideas) {
        long res = 0L;
        int n = ideas.length;
        Map<String, Set<Integer>> suffixToFirstMap = new HashMap<>();
        List<String>[] words = new List[26];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            String idea = ideas[i];
            int first = idea.charAt(0) - 'a';
            if (words[first] == null) {
                words[first] = new ArrayList<>();
            }
            words[first].add(idea);
            String suffix = idea.substring(1);
            suffixToFirstMap.putIfAbsent(suffix, new HashSet<>());
            suffixToFirstMap.get(suffix).add(first);
        }
        int[][] cannotCombine = new int[26][26];
        for (int i = 0; i < 26; i++) {
            if (words[i] == null) {
                continue;
            }
            for (String word : words[i]) {
                String suffix = word.substring(1);
                Set<Integer> set = suffixToFirstMap.get(suffix);
                if (set != null){
                    for (Integer index : set) {
                        cannotCombine[i][index]++;
                    }
                }
            }
        }

        for (int i = 0; i < 26; i++) {
            List<String> iWord = words[i];
            if (iWord == null) {
                continue;
            }
            for (int j = 0; j < iWord.size(); j++) {
                String word = iWord.get(j);
                String suffix = word.substring(1);
                for (int k = i + 1; k < 26; k++) {
                    Set<Integer> set = suffixToFirstMap.get(suffix);
                    if (set != null && words[k] != null && !set.contains(k)) {
                        res += 2 * (words[k].size() - cannotCombine[k][i]);
                    }
                }
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

2207.字符串中最多数目的子序列

目标

给你一个下标从 0 开始的字符串 text 和另一个下标从 0 开始且长度为 2 的字符串 pattern ,两者都只包含小写英文字母。

你可以在 text 中任意位置插入 一个 字符,这个插入的字符必须是 pattern[0] 或者 pattern[1] 。注意,这个字符可以插入在 text 开头或者结尾的位置。

请你返回插入一个字符后,text 中最多包含多少个等于 pattern 的 子序列 。

子序列 指的是将一个字符串删除若干个字符后(也可以不删除),剩余字符保持原本顺序得到的字符串。

示例 1:

输入:text = "abdcdbc", pattern = "ac"
输出:4
解释:
如果我们在 text[1] 和 text[2] 之间添加 pattern[0] = 'a' ,那么我们得到 "abadcdbc" 。那么 "ac" 作为子序列出现 4 次。
其他得到 4 个 "ac" 子序列的方案还有 "aabdcdbc" 和 "abdacdbc" 。
但是,"abdcadbc" ,"abdccdbc" 和 "abdcdbcc" 这些字符串虽然是可行的插入方案,但是只出现了 3 次 "ac" 子序列,所以不是最优解。
可以证明插入一个字符后,无法得到超过 4 个 "ac" 子序列。

示例 2:

输入:text = "aabb", pattern = "ab"
输出:6
解释:
可以得到 6 个 "ab" 子序列的部分方案为 "aaabb" ,"aaabb" 和 "aabbb" 。

说明:

  • 1 <= text.length <= 10^5
  • pattern.length == 2
  • text 和 pattern 都只包含小写英文字母。

思路

已知字符串 pattern 包含两个小写英文字符,可以将其中的一个字符插入字符串 text,求插入后最多可以得到多少个个等于 pattern 的子序列。

刚开始想的是根据乘法原理来做,统计字符串中这两个字符出现的次数,cnt1cnt2,插入出现次数较小的字符,可以使子序列个数增加最多。子序列个数为 Math.max(cnt1, cnt2) * (Math.min(cnt1, cnt2) + 1)

但是这个想法忽略了这种情况,考虑字符串 mpmpcnt1 = 2, cnt2 = 2,但是子序列个数并不是 4,而是 3,需要减去第二个 m 之前的 p 的个数。我们不妨以 pattern[0] 为终点,统计它前面的 pattern[1] 的个数,将其从结果中减去。

其实这里还有一个漏洞,应该考虑 pattern 这两个字符相同的情况。c(n,2) = n(n - 1)/2,注意实际计算的时候应该将 n1,因为我们插入了一个字符,即 cnt1 * (cnt1 + 1) / 2

还是存在一个问题,比如 text 中的字符与 pattern 都是由一个相同的字符组成,那么 cnt1 最大值为 10^5,在乘法计算时就会溢出,需要使用long类型。

官网题解的思路是先计算不插入字符时子序列的个数,遇到 pattern[1] 就累加 pattern[0],同时记录二者的出现次数:

  • 如果 pattern[1] 出现次数更多,可以在开头插入 pattern[0] 使得子序列个数增加 pattern[1]
  • 如果 pattern[0] 出现次数更多,可以在结尾插入 pattern[1] 使得子序列个数增加 pattern[0]

最后直接将累加结果加上 Math.max(cnt1, cnt2) 即可。

代码


/**
 * @date 2024-09-24 8:54
 */
public class MaximumSubsequenceCount2207 {
    public long maximumSubsequenceCount(String text, String pattern) {
        long cnt1 = 0, cnt2 = 0;
        char c1 = pattern.charAt(0), c2 = pattern.charAt(1);
        char[] chars = text.toCharArray();
        long sub = 0;
        for (char c : chars) {
            if (c1 == c) {
                cnt1++;
                sub += cnt2;
            } else if (c2 == c) {
                cnt2++;
            }
        }
        if (c1 == c2) {
            return cnt1 * (cnt1 + 1) / 2;
        }
        return Math.max(cnt1, cnt2) * (Math.min(cnt1, cnt2) + 1) - sub;
    }

}

性能

1014.最佳观光组合

目标

给你一个正整数数组 values,其中 values[i] 表示第 i 个观光景点的评分,并且两个景点 i 和 j 之间的 距离 为 j - i。

一对景点(i < j)组成的观光组合的得分为 values[i] + values[j] + i - j ,也就是景点的评分之和 减去 它们两者之间的距离。

返回一对观光景点能取得的最高分。

示例 1:

输入:values = [8,1,5,2,6]
输出:11
解释:i = 0, j = 2, values[i] + values[j] + i - j = 8 + 5 + 0 - 2 = 11

示例 2:

输入:values = [1,2]
输出:2

说明:

  • 2 <= values.length <= 5 * 10^4
  • 1 <= values[i] <= 1000

思路

从数组 values 中选两个下标,计算 values[i] + values[j] + i - j 的最大值。

遍历可能组合的复杂度为 O(n^2),暴力求解不可行。很自然地想动态规划,考虑重复子问题是什么?如果是累加 i ~ j 范围内的 value,然后再加上 i - j,由于 value[i] >= 1,当 j 固定的时候,i 应该尽可能的小,因为累加 value[i] 抵消了 i 的减少。但这里并不是累加所有景点的评分,而是选两个景点,然后再考虑它们之间的距离。

注意到,当 j 固定时,评分的最大值即为 value[i] + i 的最大值。当 i 固定时,评分最大值为 values[j] - j 的最大值。但是我们不能直接取这两个最大值相加,需要保证 i 取得最大值时,i < j。枚举右边界,计算之前的最大值。

定义 dp[i] 表示 [0, i] 范围内, value[i] + i 的最大值。那么评分的最大值即为 value[j] - j + dp[j - 1] 的最大值。由于只与 dp[j - 1] 有关,可以进行空间优化,用一个变量保存截止到前一个元素的最大值。

这里面有一个小技巧是将 maxi 放到后面更新,这样就不用维护 i = j - 1 这个指针了。

代码


/**
 * @date 2024-09-23 9:26
 */
public class MaxScoreSightseeingPair1014 {

    public int maxScoreSightseeingPair(int[] values) {
        int n = values.length;
        int maxi = values[0];
        int res = 0;
        for (int j = 1; j < n; j++) {
            res = Math.max(res, values[j] - j + maxi);
            maxi = Math.max(maxi, values[j] + j);
        }
        return res;
    }

}

性能

997.找到小镇的法官

目标

小镇里有 n 个人,按从 1 到 n 的顺序编号。传言称,这些人中有一个暗地里是小镇法官。

如果小镇法官真的存在,那么:

  1. 小镇法官不会信任任何人。
  2. 每个人(除了小镇法官)都信任这位小镇法官。
  3. 只有一个人同时满足属性 1 和属性 2 。

给你一个数组 trust ,其中 trust[i] = [ai, bi] 表示编号为 ai 的人信任编号为 bi 的人。

如果小镇法官存在并且可以确定他的身份,请返回该法官的编号;否则,返回 -1 。

示例 1:

输入:n = 2, trust = [[1,2]]
输出:2

示例 2:

输入:n = 3, trust = [[1,3],[2,3]]
输出:3

示例 3:

输入:n = 3, trust = [[1,3],[2,3],[3,1]]
输出:-1

说明:

  • 1 <= n <= 1000
  • 0 <= trust.length <= 10^4
  • trust[i].length == 2
  • trust 中的所有trust[i] = [ai, bi] 互不相同
  • ai != bi
  • 1 <= ai, bi <= n

思路

小镇至多有一个法官,他不信任任何人却被所有人信任,二维数组 trust 的元素 [a, b] 表示 a 信任 b,如果小镇法官存在返回其编号,否则返回 -1。

使用集合 trusted 表示被信任的人,trusts 表示愿意相信他人的人。我们需要计算 trusted - (trusted ∩ trusts),还必须判断这个人是否被所有人所信任。另外,有一种特殊情况,小镇只有法官一个人,trust 数组为空,我们应该返回编号 1,而不是找不到。

代码


/**
 * @date 2024-09-22 15:31
 */
public class FindJudge997 {

    public int findJudge(int n, int[][] trust) {
        if (trust.length == 0) {
            return n == 1 ? 1 : -1;
        }
        int[] trustedCnt = new int[n + 1];
        int res = -1;
        for (int[] relation : trust) {
            if (++trustedCnt[relation[1]] == n - 1) {
                res = relation[1];
                break;
            }
        }
        for (int[] relation : trust) {
            if (res == relation[0]) {
                return -1;
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

2374.边积分最高的节点

目标

给你一个有向图,图中有 n 个节点,节点编号从 0 到 n - 1 ,其中每个节点都 恰有一条 出边。

图由一个下标从 0 开始、长度为 n 的整数数组 edges 表示,其中 edges[i] 表示存在一条从节点 i 到节点 edges[i] 的 有向 边。

节点 i 的 边积分 定义为:所有存在一条指向节点 i 的边的节点的 编号 总和。

返回 边积分 最高的节点。如果多个节点的 边积分 相同,返回编号 最小 的那个。

示例 1:

输入:edges = [1,0,0,0,0,7,7,5]
输出:7
解释:
- 节点 1、2、3 和 4 都有指向节点 0 的边,节点 0 的边积分等于 1 + 2 + 3 + 4 = 10 。
- 节点 0 有一条指向节点 1 的边,节点 1 的边积分等于 0 。
- 节点 7 有一条指向节点 5 的边,节点 5 的边积分等于 7 。
- 节点 5 和 6 都有指向节点 7 的边,节点 7 的边积分等于 5 + 6 = 11 。
节点 7 的边积分最高,所以返回 7 。

示例 2:

输入:edges = [2,0,0,2]
输出:0
解释:
- 节点 1 和 2 都有指向节点 0 的边,节点 0 的边积分等于 1 + 2 = 3 。
- 节点 0 和 3 都有指向节点 2 的边,节点 2 的边积分等于 0 + 3 = 3 。
节点 0 和 2 的边积分都是 3 。由于节点 0 的编号更小,返回 0 。

说明:

  • n == edges.length
  • 2 <= n <= 10^5
  • 0 <= edges[i] < n
  • edges[i] != i

思路

n 个节点编号为 0 ~ n-1,每个节点都有一条边指向自己或者其它节点,edges[i] 表示节点 i 指向节点 edges[i]。节点的边积分定义为所有指向该节点的节点编号之和。求边积分最高的节点编号,如果相同则取编号最小的那个。

直接为被指向节点累加积分,取最大积分中编号最小的即可。容易出错的点是数据溢出,当所有节点都指向 0 节点时,边积分最大,其值为 1 ~ 最大节点编号n 求和 n(n+1)/2。编号最大为 100000,边积分最大值为 5000050000 需要使用 long 型计数。

代码


/**
 * @date 2024-09-21 10:55
 */
public class EdgeScore2374 {

    public int edgeScore(int[] edges) {
        int n = edges.length;
        long[] cnt = new long[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            cnt[edges[i]] += i;
        }
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (cnt[i] > cnt[res]) {
                res = i;
            }
        }
        return res;
    }

}

性能