1970.你能穿过矩阵的最后一天

目标

给你一个下标从 1 开始的二进制矩阵,其中 0 表示陆地,1 表示水域。同时给你 row 和 col 分别表示矩阵中行和列的数目。

一开始在第 0 天,整个 矩阵都是 陆地 。但每一天都会有一块新陆地被 水 淹没变成水域。给你一个下标从 1 开始的二维数组 cells ,其中 cells[i] = [ri, ci] 表示在第 i 天,第 ri 行 ci 列(下标都是从 1 开始)的陆地会变成 水域 (也就是 0 变成 1 )。

你想知道从矩阵最 上面 一行走到最 下面 一行,且只经过陆地格子的 最后一天 是哪一天。你可以从最上面一行的 任意 格子出发,到达最下面一行的 任意 格子。你只能沿着 四个 基本方向移动(也就是上下左右)。

请返回只经过陆地格子能从最 上面 一行走到最 下面 一行的 最后一天 。

示例 1:

输入:row = 2, col = 2, cells = [[1,1],[2,1],[1,2],[2,2]]
输出:2
解释:上图描述了矩阵从第 0 天开始是如何变化的。
可以从最上面一行到最下面一行的最后一天是第 2 天。

示例 2:

输入:row = 2, col = 2, cells = [[1,1],[1,2],[2,1],[2,2]]
输出:1
解释:上图描述了矩阵从第 0 天开始是如何变化的。
可以从最上面一行到最下面一行的最后一天是第 1 天。

示例 3:

输入:row = 3, col = 3, cells = [[1,2],[2,1],[3,3],[2,2],[1,1],[1,3],[2,3],[3,2],[3,1]]
输出:3
解释:上图描述了矩阵从第 0 天开始是如何变化的。
可以从最上面一行到最下面一行的最后一天是第 3 天。

说明:

  • 2 <= row, col <= 2 * 10^4
  • 4 <= row col <= 2 10^4
  • cells.length == row * col
  • 1 <= ri <= row
  • 1 <= ci <= col
  • cells 中的所有格子坐标都是 唯一 的。

思路

代码

性能

840.矩阵中的幻方

目标

3 x 3 的幻方是一个填充有 从 1 到 9 的不同数字的 3 x 3 矩阵,其中每行,每列以及两条对角线上的各数之和都相等。

给定一个由整数组成的row x col 的 grid,其中有多少个 3 × 3 的 “幻方” 子矩阵?

注意:虽然幻方只能包含 1 到 9 的数字,但 grid 可以包含最多15的数字。

示例 1:

输入: grid = [[4,3,8,4],[9,5,1,9],[2,7,6,2]

输出: 1

解释:

下面的子矩阵是一个 3 x 3 的幻方:

而这一个不是:

总的来说,在本示例所给定的矩阵中只有一个 3 x 3 的幻方子矩阵。

示例 2:

输入: grid = [[8]]
输出: 0

说明:

  • row == grid.length
  • col == grid[i].length
  • 1 <= row, col <= 10
  • 0 <= grid[i][j] <= 15

思路

判断给定矩阵中幻方的数量,幻方是一个九宫格,元素为 1 ~ 9 且行/列/对角线的元素和相等。

如果数字是 1 ~ 9,所有元素和为 45,幻方和为 sum / 3 = 15。将过中心的四条线相加,刚好等于 sum + 3 * center = 4 * 15 = 60,求得 center = 5

使用 mask 记录出现过的数字,全部出现的二进制表示为 1111111110,即 2^10 - 1 - 1

在保证数字是 1 ~ 9 的前提下,如果判断了前两行满足条件,则无需判断最后一行,同理,如果判断了前两列满足条件,无需判断最后一列。因为总和是 45,剩余的行/列和等于 45 - 30 = 15。在此基础上,对角线也无需判断,由于中间元素是 5,对角和一定是 10

a b c
d e f
g h i

由于行/列和为 15,那么 b + h = d + f = 101 ~ 9 范围内和为 10 的组合只有四种 1 92 83 74 6。剩余四个位置 a c g i,如果对角和不等于 10,有 a + ca + g 等于 10,但是 bd 不可能为 5,矛盾。而如果 a i 和为 10,剩余的 c g 和也为 10

代码


/**
 * @date 2025-12-30 9:10
 */
public class NumMagicSquaresInside840 {

    public int numMagicSquaresInside(int[][] grid) {
        int m = grid.length;
        int n = grid[0].length;
        if (m < 3 || n < 3) {
            return 0;
        }
        int res = 0;
        for (int i = 1; i < m - 1; i++) {
            for (int j = 1; j < n - 1; j++) {
                if (check(grid, i, j)) {
                    res++;
                }
            }
        }
        return res;
    }

    public boolean check(int[][] grid, int i, int j) {
        if (grid[i][j] != 5) {
            return false;
        }
        int[] rowSum = new int[3];
        int[] colSum = new int[3];
        int mask = 0;
        int r = 0;
        for (int row = i - 1; row <= i + 1; row++) {
            int c = 0;
            for (int col = j - 1; col <= j + 1; col++) {
                rowSum[r] += grid[row][col];
                colSum[c++] += grid[row][col];
                mask |= 1 << grid[row][col];
            }
            r++;
        }
        return rowSum[0] == 15 && rowSum[1] == 15 && colSum[0] == 15 && colSum[1] == 15 && mask == (1 << 10) - 2;
    }

}

性能

756.金字塔转换矩阵

目标

你正在把积木堆成金字塔。每个块都有一个颜色,用一个字母表示。每一行的块比它下面的行 少一个块 ,并且居中。

为了使金字塔美观,只有特定的 三角形图案 是允许的。一个三角形的图案由 两个块 和叠在上面的 单个块 组成。模式是以三个字母字符串的列表形式 allowed 给出的,其中模式的前两个字符分别表示左右底部块,第三个字符表示顶部块。

  • 例如,"ABC" 表示一个三角形图案,其中一个 “C” 块堆叠在一个 'A' 块(左)和一个 'B' 块(右)之上。请注意,这与 "BAC" 不同,"B" 在左下角,"A" 在右下角。

你从作为单个字符串给出的底部的一排积木 bottom 开始,必须 将其作为金字塔的底部。

在给定 bottom 和 allowed 的情况下,如果你能一直构建到金字塔顶部,使金字塔中的 每个三角形图案 都是在 allowed 中的,则返回 true ,否则返回 false 。

示例 1:

输入:bottom = "BCD", allowed = ["BCC","CDE","CEA","FFF"]
输出:true
解释:允许的三角形图案显示在右边。
从最底层(第 3 层)开始,我们可以在第 2 层构建“CE”,然后在第 1 层构建“E”。
金字塔中有三种三角形图案,分别是 “BCC”、“CDE” 和 “CEA”。都是允许的。

示例 2:

输入:bottom = "AAAA", allowed = ["AAB","AAC","BCD","BBE","DEF"]
输出:false
解释:允许的三角形图案显示在右边。
从最底层(即第 4 层)开始,创造第 3 层有多种方法,但如果尝试所有可能性,你便会在创造第 1 层前陷入困境。

说明:

  • 2 <= bottom.length <= 6
  • 0 <= allowed.length <= 216
  • allowed[i].length == 3
  • 所有输入字符串中的字母来自集合 {'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'}。
  • allowed 中所有值都是 唯一的

思路

dfs 暴力枚举所有可能,分为两个维度,枚举当前层所有可能的排列,生成下一层所有可能的排列;枚举特定的上一层排列生成对应可能的排列。

代码


/**
 * @date 2025-12-29 9:23
 */
public class PyramidTransition756 {

    public boolean pyramidTransition(String bottom, List<String> allowed) {
        int n = bottom.length();
        Map<String, Set<Character>> map = new HashMap<>();
        for (String s : allowed) {
            String key = s.substring(0, 2);
            map.putIfAbsent(key, new HashSet<>());
            map.get(key).add(s.charAt(2));
        }
        Set<String> candidates = new HashSet<>();
        candidates.add(bottom);
        Set<String> top = dfs(1, n, map, candidates);
        return top.size() > 0;
    }

    public Set<String> dfs(int l, int n, Map<String, Set<Character>> map, Set<String> candidates) {
        if (l == n) {
            return candidates;
        }
        Set<String> next = new HashSet<>();
        for (String prev : candidates) {
            Set<String> tmp = new HashSet<>();
            dfs(1, prev, "", map, tmp);
            next.addAll(tmp);
        }
        return dfs(l + 1, n, map, next);
    }

    public void dfs(int index, String prev, String row, Map<String, Set<Character>> map, Set<String> set) {
        if (index == prev.length()) {
            if (!"".equals(row)) {
                set.add(row);
            }
            return;
        }
        String key = prev.charAt(index - 1) + String.valueOf(prev.charAt(index));
        Set<Character> characters = map.get(key);
        if (characters != null) {
            for (Character c : characters) {
                dfs(index + 1, prev, row + c, map, set);
            }
        }
    }

}

性能

1351.统计有序矩阵中的负数

目标

给你一个 m * n 的矩阵 grid,矩阵中的元素无论是按行还是按列,都以非严格递减顺序排列。 请你统计并返回 grid 中 负数 的数目。

示例 1:

输入:grid = [[4,3,2,-1],[3,2,1,-1],[1,1,-1,-2],[-1,-1,-2,-3]]
输出:8
解释:矩阵中共有 8 个负数。

示例 2:

输入:grid = [[3,2],[1,0]]
输出:0

说明:

  • m == grid.length
  • n == grid[i].length
  • 1 <= m, n <= 100
  • -100 <= grid[i][j] <= 100

进阶:你可以设计一个时间复杂度为 O(n + m) 的解决方案吗?

思路

代码

性能

2402.会议室III

目标

给你一个整数 n ,共有编号从 0n - 1n 个会议室。

给你一个二维整数数组 meetings ,其中 meetings[i] = [starti, endi] 表示一场会议将会在 半闭 时间区间 [starti, endi) 举办。所有 starti 的值 互不相同 。

会议将会按以下方式分配给会议室:

  1. 每场会议都会在未占用且编号 最小 的会议室举办。
  2. 如果没有可用的会议室,会议将会延期,直到存在空闲的会议室。延期会议的持续时间和原会议持续时间 相同 。
  3. 当会议室处于未占用状态时,将会优先提供给原 开始 时间更早的会议。

返回举办最多次会议的房间 编号 。如果存在多个房间满足此条件,则返回编号 最小 的房间。

半闭区间 [a, b)ab 之间的区间,包括 a 但 不包括 b

示例 1:

输入:n = 2, meetings = [[0,10],[1,5],[2,7],[3,4]]
输出:0
解释:
- 在时间 0 ,两个会议室都未占用,第一场会议在会议室 0 举办。
- 在时间 1 ,只有会议室 1 未占用,第二场会议在会议室 1 举办。
- 在时间 2 ,两个会议室都被占用,第三场会议延期举办。
- 在时间 3 ,两个会议室都被占用,第四场会议延期举办。
- 在时间 5 ,会议室 1 的会议结束。第三场会议在会议室 1 举办,时间周期为 [5,10) 。
- 在时间 10 ,两个会议室的会议都结束。第四场会议在会议室 0 举办,时间周期为 [10,11) 。
会议室 0 和会议室 1 都举办了 2 场会议,所以返回 0 。

示例 2:

输入:n = 3, meetings = [[1,20],[2,10],[3,5],[4,9],[6,8]]
输出:1
解释:
- 在时间 1 ,所有三个会议室都未占用,第一场会议在会议室 0 举办。
- 在时间 2 ,会议室 1 和 2 未占用,第二场会议在会议室 1 举办。
- 在时间 3 ,只有会议室 2 未占用,第三场会议在会议室 2 举办。
- 在时间 4 ,所有三个会议室都被占用,第四场会议延期举办。 
- 在时间 5 ,会议室 2 的会议结束。第四场会议在会议室 2 举办,时间周期为 [5,10) 。
- 在时间 6 ,所有三个会议室都被占用,第五场会议延期举办。 
- 在时间 10 ,会议室 1 和 2 的会议结束。第五场会议在会议室 1 举办,时间周期为 [10,12) 。 
会议室 1 和会议室 2 都举办了 2 场会议,所以返回 1 。

说明:

  • 1 <= n <= 100
  • 1 <= meetings.length <= 10^5
  • meetings[i].length == 2
  • 0 <= starti < endi <= 5 * 10^5
  • starti 的所有值 互不相同

思路

代码

性能

2483.商店的最少代价

目标

给你一个顾客访问商店的日志,用一个下标从 0 开始且只包含字符 'N' 和 'Y' 的字符串 customers 表示:

  • 如果第 i 个字符是 'Y' ,它表示第 i 小时有顾客到达。
  • 如果第 i 个字符是 'N' ,它表示第 i 小时没有顾客到达。

如果商店在第 j 小时关门(0 <= j <= n),代价按如下方式计算:

  • 在开门期间,如果某一个小时没有顾客到达,代价增加 1 。
  • 在关门期间,如果某一个小时有顾客到达,代价增加 1 。

请你返回在确保代价 最小 的前提下,商店的 最早 关门时间。

注意,商店在第 j 小时关门表示在第 j 小时以及之后商店处于关门状态。

示例 1:

输入:customers = "YYNY"
输出:2
解释:
- 第 0 小时关门,总共 1+1+0+1 = 3 代价。
- 第 1 小时关门,总共 0+1+0+1 = 2 代价。
- 第 2 小时关门,总共 0+0+0+1 = 1 代价。
- 第 3 小时关门,总共 0+0+1+1 = 2 代价。
- 第 4 小时关门,总共 0+0+1+0 = 1 代价。
在第 2 或第 4 小时关门代价都最小。由于第 2 小时更早,所以最优关门时间是 2 。

示例 2:

输入:customers = "NNNNN"
输出:0
解释:最优关门时间是 0 ,因为自始至终没有顾客到达。

示例 3:

输入:customers = "YYYY"
输出:4
解释:最优关门时间是 4 ,因为每一小时均有顾客到达。

说明:

  • 1 <= customers.length <= 10^5
  • customers 只包含字符 'Y' 和 'N' 。

思路

有一个顾客访问日志 customerscustomers[i] 表示在第 i 小时是否有顾客到达,关店代价的计算方式为,营业期间没有顾客到达或者关店后(包括关店的时刻)有顾客到达代价 +1。返回代价最小的最早关门时间。

前后缀分解。

代码


/**
 * @date 2025-12-26 8:57
 */
public class BestClosingTime2483 {

    public int bestClosingTime(String customers) {
        int n = customers.length();
        int[] prefix = new int[n + 1];
        int[] suffix = new int[n + 1];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            prefix[i + 1] = prefix[i] + (customers.charAt(i) == 'N' ? 1 : 0);
            suffix[n - i - 1] = suffix[n - i] + (customers.charAt(n - i - 1) == 'Y' ? 1 : 0);
        }
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        int res = 0;
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            int cost = prefix[i] + suffix[i];
            if (min > cost) {
                res = i;
                min = cost;
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

3075.幸福值最大化的选择方案

目标

给你一个长度为 n 的数组 happiness ,以及一个 正整数 k 。

n 个孩子站成一队,其中第 i 个孩子的 幸福值 是 happiness[i] 。你计划组织 k 轮筛选从这 n 个孩子中选出 k 个孩子。

在每一轮选择一个孩子时,所有 尚未 被选中的孩子的 幸福值 将减少 1 。注意,幸福值 不能 变成负数,且只有在它是正数的情况下才会减少。

选择 k 个孩子,并使你选中的孩子幸福值之和最大,返回你能够得到的 最大值 。

示例 1:

输入:happiness = [1,2,3], k = 2
输出:4
解释:按以下方式选择 2 个孩子:
- 选择幸福值为 3 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0,1] 。
- 选择幸福值为 1 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0] 。注意幸福值不能小于 0 。
所选孩子的幸福值之和为 3 + 1 = 4 。

示例 2:

输入:happiness = [1,1,1,1], k = 2
输出:1
解释:按以下方式选择 2 个孩子:
- 选择幸福值为 1 的任意一个孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0,0,0] 。
- 选择幸福值为 0 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [0,0] 。
所选孩子的幸福值之和为 1 + 0 = 1 。

示例 3:

输入:happiness = [2,3,4,5], k = 1
输出:5
解释:按以下方式选择 1 个孩子:
- 选择幸福值为 5 的孩子。剩余孩子的幸福值变为 [1,2,3] 。
所选孩子的幸福值之和为 5 。

说明:

  • 1 <= n == happiness.length <= 2 * 10^5
  • 1 <= happiness[i] <= 10^8
  • 1 <= k <= n

思路

n 个孩子站成一排,happiness[i] 表示第 i 个孩子的幸福值,从中选 k 个孩子,每选择一个孩子,剩余孩子的幸福值会减少 1(但不会是负值),求所选孩子幸福值之和的最大值。

贪心策略,优先选幸福值最大的,因为下限为 0,如果放后面选减的更多。

代码


/**
 * @date 2025-12-25 8:51
 */
public class MaximumHappinessSum3075 {

    public long maximumHappinessSum(int[] happiness, int k) {
        long res = 0;
        int sub = 0;
        Arrays.sort(happiness);
        int n = happiness.length;
        for (int i = n - 1; sub < k; i--) {
            res += Math.max(0, happiness[i] - sub++);
        }
        return res;
    }
}

性能

3074.重新分装苹果

目标

给你一个长度为 n 的数组 apple 和另一个长度为 m 的数组 capacity 。

一共有 n 个包裹,其中第 i 个包裹中装着 apple[i] 个苹果。同时,还有 m 个箱子,第 i 个箱子的容量为 capacity[i] 个苹果。

请你选择一些箱子来将这 n 个包裹中的苹果重新分装到箱子中,返回你需要选择的箱子的 最小 数量。

注意,同一个包裹中的苹果可以分装到不同的箱子中。

示例 1:

输入:apple = [1,3,2], capacity = [4,3,1,5,2]
输出:2
解释:使用容量为 4 和 5 的箱子。
总容量大于或等于苹果的总数,所以可以完成重新分装。

示例 2:

输入:apple = [5,5,5], capacity = [2,4,2,7]
输出:4
解释:需要使用所有箱子。

说明:

  • 1 <= n == apple.length <= 50
  • 1 <= m == capacity.length <= 50
  • 1 <= apple[i], capacity[i] <= 50
  • 输入数据保证可以将包裹中的苹果重新分装到箱子中。

思路

apple[i] 表示第 i 个包裹中苹果的数量,capacity[i] 表示第 i 个箱子的容量,现在需要将包裹中的苹果分装到箱子中,求所需箱子的最小数量。

累加所有苹果的数量,优先选择容量大的箱子装箱,记录箱子个数。

代码


/**
 * @date 2025-12-24 8:44
 */
public class MinimumBoxes3074 {

    public int minimumBoxes(int[] apple, int[] capacity) {
        int sum = 0;
        for (int num : apple) {
            sum += num;
        }
        Arrays.sort(capacity);
        int res = 0;
        for (int i = capacity.length - 1; i >= 0; i--) {
            if (sum <= 0) {
                break;
            }
            sum -= capacity[i];
            res++;
        }
        return res;
    }
}

性能

2054.两个最好的不重叠活动

目标

给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 events ,其中 events[i] = [startTimei, endTimei, valuei] 。第 i 个活动开始于 startTimei ,结束于 endTimei ,如果你参加这个活动,那么你可以得到价值 valuei 。你 最多 可以参加 两个时间不重叠 活动,使得它们的价值之和 最大 。

请你返回价值之和的 最大值 。

注意,活动的开始时间和结束时间是 包括 在活动时间内的,也就是说,你不能参加两个活动且它们之一的开始时间等于另一个活动的结束时间。更具体的,如果你参加一个活动,且结束时间为 t ,那么下一个活动必须在 t + 1 或之后的时间开始。

示例 1:

输入:events = [[1,3,2],[4,5,2],[2,4,3]]
输出:4
解释:选择绿色的活动 0 和 1 ,价值之和为 2 + 2 = 4 。

示例 2:

输入:events = [[1,3,2],[4,5,2],[1,5,5]]
输出:5
解释:选择活动 2 ,价值和为 5 。

示例 3:

输入:events = [[1,5,3],[1,5,1],[6,6,5]]
输出:8
解释:选择活动 0 和 2 ,价值之和为 3 + 5 = 8 。

说明:

  • 2 <= events.length <= 10^5
  • events[i].length == 3
  • 1 <= startTimei <= endTimei <= 10^9
  • 1 <= valuei <= 10^6

思路

有一个二维数组 eventsevents[i] 表示事件 i 的 (开始时间,结束时间,价值) 三元组,至多参加两个活动,这两个活动不能重叠 (结束时间与开始时间也不能重叠),求参加活动的最大价值。

根据开始时间排序,二分查找第一个大于结束时间的下标,维护后缀最大值。

代码


/**
 * @date 2025-12-23 8:53
 */
public class MaxTwoEvents2054 {

    public int maxTwoEvents(int[][] events) {
        Arrays.sort(events, (a, b) -> a[0] - b[0]);
        int res = 0;
        int n = events.length;
        int[] suffix = new int[n + 1];
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            suffix[i] = Math.max(suffix[i + 1], events[i][2]);
        }
        for (int[] event : events) {
            int index = bs(events, event[1]);
            res = Math.max(res, event[2] + suffix[index]);
        }
        return res;
    }

    public int bs(int[][] events, int target) {
        int l = 0;
        int r = events.length - 1;
        int m = l + (r - l) / 2;
        while (l <= r) {
            if (events[m][0] <= target) {
                l = m + 1;
            } else {
                r = m - 1;
            }
            m = l + (r - l) / 2;
        }
        return l;
    }

}

性能

960.删列造序III

目标

给定由 n 个小写字母字符串组成的数组 strs ,其中每个字符串长度相等。

选取一个删除索引序列,对于 strs 中的每个字符串,删除对应每个索引处的字符。

比如,有 strs = ["abcdef","uvwxyz"] ,删除索引序列 {0, 2, 3} ,删除后为 ["bef", "vyz"] 。

假设,我们选择了一组删除索引 answer ,那么在执行删除操作之后,最终得到的数组的行中的 每个元素 都是按字典序排列的(即 (strs[0][0] <= strs[0][1] <= ... <= strs[0][strs[0].length - 1]) 和 (strs[1][0] <= strs[1][1] <= ... <= strs[1][strs[1].length - 1]) ,依此类推)。

请返回 answer.length 的最小可能值 。

示例 1:

输入:strs = ["babca","bbazb"]
输出:3
解释:
删除 0、1 和 4 这三列后,最终得到的数组是 strs = ["bc", "az"]。
这两行是分别按字典序排列的(即,strs[0][0] <= strs[0][1] 且 strs[1][0] <= strs[1][1])。
注意,strs[0] > strs[1] —— 数组 strs 不一定是按字典序排列的。

示例 2:

输入:strs = ["edcba"]
输出:4
解释:如果删除的列少于 4 列,则剩下的行都不会按字典序排列。

示例 3:

输入:strs = ["ghi","def","abc"]
输出:0
解释:所有行都已按字典序排列。

说明:

  • n == strs.length
  • 1 <= n <= 100
  • 1 <= strs[i].length <= 100
  • strs[i] 由小写英文字母组成

思路

有一个元素长度相同的字符串数组 strs,通过删除列使得每个元素内部的字母是非严格递增的,返回删除的最少列数。

定义 dp[i] 表示以 i 列结尾的最长子序列长度,注意每一行都应该是非严格递增的。对于所有 j < i,如果 j 列均小于等于 i 列,dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1)

代码


/**
 * @date 2025-12-22 9:09
 */
public class MinDeletionSize960 {

    public int minDeletionSize(String[] strs) {
        int n = strs[0].length();
        int[] dp = new int[n];
        Arrays.fill(dp, 1);
        int res = 1;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (isIncrease(i, j, strs)) {
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                }
            }
            res = Math.max(res, dp[i]);
        }
        return n - res;
    }

    public boolean isIncrease(int i, int j, String[] strs) {
        for (String str : strs) {
            if (str.charAt(j) > str.charAt(i)) {
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

}

性能