3660.跳跃游戏IX

目标

给你一个整数数组 nums。

从任意下标 i 出发,你可以根据以下规则跳跃到另一个下标 j:

  • 仅当 nums[j] < nums[i] 时,才允许跳跃到下标 j,其中 j > i。
  • 仅当 nums[j] > nums[i] 时,才允许跳跃到下标 j,其中 j < i。

对于每个下标 i,找出从 i 出发且可以跳跃 任意 次,能够到达 nums 中的 最大值 是多少。

返回一个数组 ans,其中 ans[i] 是从下标 i 出发可以到达的最大值。

示例 1:

输入: nums = [2,1,3]
输出: [2,2,3]
解释:
对于 i = 0:没有跳跃方案可以获得更大的值。
对于 i = 1:跳到 j = 0,因为 nums[j] = 2 大于 nums[i]。
对于 i = 2:由于 nums[2] = 3 是 nums 中的最大值,没有跳跃方案可以获得更大的值。
因此,ans = [2, 2, 3]。

示例 2:

输入: nums = [2,3,1]
输出: [3,3,3]
解释:
对于 i = 0:向后跳到 j = 2,因为 nums[j] = 1 小于 nums[i] = 2,然后从 i = 2 跳到 j = 1,因为 nums[j] = 3 大于 nums[2]。
对于 i = 1:由于 nums[1] = 3 是 nums 中的最大值,没有跳跃方案可以获得更大的值。
对于 i = 2:跳到 j = 1,因为 nums[j] = 3 大于 nums[2] = 1。
因此,ans = [3, 3, 3]。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^5
  • 1 <= nums[i] <= 10^9

思路

有一个整数数组 nums,从任意下标 i 出发,可以向后跳到比 nums[i] 小的位置,向前跳到比 nums[i] 大的位置。返回从每一个下标 i 出发跳跃任意次能够到达的 nums 中的最大值。

定义 dp[i] 表示下标 i 所能到达的最大值,记录前缀最大值 preMax 与后缀最小值 suffixMin。如果 preMax[i + 1] <= suffixMin[i + 1]dp[i] = preMax[i + 1],否则 dp[i] = dp[i + 1]

// todo: 树状数组 线段树 单调栈解法

代码


/**
 * @date 2026-05-07 14:41
 */
public class MaxValue3660 {

    public int[] maxValue(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] dp = new int[n];
        int[] preMax = new int[n + 1];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            preMax[i + 1] = Math.max(preMax[i], nums[i]);
        }
        int suffixMin = nums[n - 1];
        dp[n - 1] = preMax[n];
        for (int i = n - 2; i >= 0; i--) {
            if (preMax[i + 1] <= suffixMin) {
                dp[i] = preMax[i + 1];
            } else {
                dp[i] = dp[i + 1];
            }
            suffixMin = Math.min(suffixMin, nums[i]);
        }
        return dp;
    }

}

性能

3655.区间乘法查询后的异或II

目标

给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个大小为 q 的二维整数数组 queries,其中 queries[i] = [li, ri, ki, vi]。

对于每个查询,需要按以下步骤依次执行操作:

  • 设定 idx = li。
  • 当 idx <= ri 时:
    • 更新:nums[idx] = (nums[idx] * vi) % (10^9 + 7)。
    • 将 idx += ki。

在处理完所有查询后,返回数组 nums 中所有元素的 按位异或 结果。

示例 1:

输入: nums = [1,1,1], queries = [[0,2,1,4]]
输出: 4
解释:
唯一的查询 [0, 2, 1, 4] 将下标 0 到下标 2 的每个元素乘以 4。
数组从 [1, 1, 1] 变为 [4, 4, 4]。
所有元素的异或为 4 ^ 4 ^ 4 = 4。

示例 2:

输入: nums = [2,3,1,5,4], queries = [[1,4,2,3],[0,2,1,2]]
输出: 31
解释:
第一个查询 [1, 4, 2, 3] 将下标 1 和 3 的元素乘以 3,数组变为 [2, 9, 1, 15, 4]。
第二个查询 [0, 2, 1, 2] 将下标 0、1 和 2 的元素乘以 2,数组变为 [4, 18, 2, 15, 4]。
所有元素的异或为 4 ^ 18 ^ 2 ^ 15 ^ 4 = 31。

说明:

  • 1 <= n == nums.length <= 10^5
  • 1 <= nums[i] <= 10^9
  • 1 <= q == queries.length <= 10^5
  • queries[i] = [li, ri, ki, vi]
  • 0 <= li <= ri < n
  • 1 <= ki <= n
  • 1 <= vi <= 10^5

思路

有一个长度为 n 的数组,对该数组执行 n 次查询,每次查询从 li 开始,对相距 ki 个位置上的元素执行 nums[idx] = (nums[idx] * vi) % (10^9 + 7) 直到下标 idx > ri。求处理完所有查询后 nums 中所有元素的 按位异或 结果。

可以参考差分数组的思想,采用商分数组。为每一个 ki 创建一个商分数组,需要更新的下标为 l、l + ki、l + 2 * ki、……、l + x * ki。如何确定最后一个下标?使用 r - l 将区间平移至 [0, r - l],距离右端点最近的距离为 (r - l) % k,因此原区间 [l, r] 的最后一个下标是 r - (r - l) % k。对于商分数组,需要在 l 处乘以 vi,在 r - (r - l) % k + k 处除以 vi。由于涉及到取模,这里需要求 vi 的逆元,根据 费马小定理 等价于计算 vi^(p - 2) % p,可以使用快速幂。

暴力解法的时间复杂度为 O(q * n / k),其中 q 为查询数组长度,nnums 长度,k 为所有查询中 ki 的均值,商分数组的时间复杂度为 O(q * logM + k * n)logM 为快速幂求逆元的时间复杂度,M = 10^9 + 7k * n 的复杂度用于遍历每一个 ki 的商分数组,内部是根据起点分组的 0 ~ ki - 1,步长为 ki

可以发现暴力解法的复杂度 k 越大越好,而商分数组的解法 k 越小越好。可以设置一个阈值 S,小于 S 使用商分数组,大于等于 S 使用暴力解法,时间复杂度为 O(q * n / S + S * n)。根据基本不等式 a + b >= 2sqrt(ab),当 a == b 时取等号,因此 q/S + S >= 2 * sqrt(q),当 S = sqrt(q) 时取得最小值。

代码

性能

3653.区间乘法查询后的异或I

目标

给你一个长度为 n 的整数数组 nums 和一个大小为 q 的二维整数数组 queries,其中 queries[i] = [li, ri, ki, vi]。

对于每个查询,按以下步骤执行操作:

  • 设定 idx = li。
  • 当 idx <= ri 时:
    • 更新:nums[idx] = (nums[idx] * vi) % (10^9 + 7)
    • 将 idx += ki。

在处理完所有查询后,返回数组 nums 中所有元素的 按位异或 结果。

示例 1:

输入: nums = [1,1,1], queries = [[0,2,1,4]]
输出: 4
解释:
唯一的查询 [0, 2, 1, 4] 将下标 0 到下标 2 的每个元素乘以 4。
数组从 [1, 1, 1] 变为 [4, 4, 4]。
所有元素的异或为 4 ^ 4 ^ 4 = 4。

示例 2:

输入: nums = [2,3,1,5,4], queries = [[1,4,2,3],[0,2,1,2]]
输出: 31
解释:
第一个查询 [1, 4, 2, 3] 将下标 1 和 3 的元素乘以 3,数组变为 [2, 9, 1, 15, 4]。
第二个查询 [0, 2, 1, 2] 将下标 0、1 和 2 的元素乘以 2,数组变为 [4, 18, 2, 15, 4]。
所有元素的异或为 4 ^ 18 ^ 2 ^ 15 ^ 4 = 31。

说明:

  • 1 <= n == nums.length <= 10^3
  • 1 <= nums[i] <= 10^9
  • 1 <= q == queries.length <= 10^3
  • queries[i] = [li, ri, ki, vi]
  • 0 <= li <= ri < n
  • 1 <= ki <= n
  • 1 <= vi <= 10^5

思路

有一个长度为 n 的数组,对该数组执行 n 次查询,每次查询从 li 开始,对相距 ki 个位置上的元素执行 nums[idx] = (nums[idx] * vi) % (10^9 + 7) 直到下标 idx > ri。求处理完所有查询后 nums 中所有元素的 按位异或 结果。

查询次数最大为 10^3,每次查询区间也是 [0, 10^3 - 1],步长 ki ∈ [1, 10^3]

可以直接模拟。

代码


/**
 * @date 2026-04-08 8:56
 */
public class XorAfterQueries3653 {

    public int xorAfterQueries(int[] nums, int[][] queries) {
        int mod = 1000000007;
        for (int[] query : queries) {
            int li = query[0], ri = query[1], ki = query[2], vi = query[3];
            while (li <= ri) {
                nums[li] = (int) ((long) nums[li] * vi % mod);
                li += ki;
            }
        }
        int res = 0;
        for (int num : nums) {
            res ^= num;
        }
        return res;
    }

}

性能

761.特殊的二进制字符串

目标

特殊的二进制字符串 是具有以下两个性质的二进制序列:

  • 0 的数量与 1 的数量相等。
  • 二进制序列的每一个前缀码中 1 的数量要大于等于 0 的数量。

给定一个特殊的二进制字符串 s。

一次移动操作包括选择字符串 s 中的两个连续的、非空的、特殊子串,并交换它们。两个字符串是连续的,如果第一个字符串的最后一个字符与第二个字符串的第一个字符的索引相差正好为 1。

返回在字符串上应用任意次操作后可能得到的字典序最大的字符串。

示例 1:

输入: S = "11011000"
输出: "11100100"
解释:
将子串 "10" (在 s[1] 出现) 和 "1100" (在 s[3] 出现)进行交换。
这是在进行若干次操作后按字典序排列最大的结果。

示例 2:

输入:s = "10"
输出:"10"

说明:

  • 1 <= s.length <= 50
  • s[i] 为 '0' 或 '1'。
  • s 是一个特殊的二进制字符串。

思路

代码

性能

190.颠倒二进制位

目标

颠倒给定的 32 位有符号整数的二进制位。

示例 1:

输入:n = 43261596
输出:964176192
解释:
整数       二进制
43261596  00000010100101000001111010011100
964176192 00111001011110000010100101000000

示例 2:

输入:n = 2147483644
输出:1073741822
解释:
整数        二进制
2147483644 01111111111111111111111111111100
1073741822 00111111111111111111111111111110

说明:

  • 0 <= n <= 2^31 - 2
  • n 为偶数

进阶: 如果多次调用这个函数,你将如何优化你的算法?

思路

颠倒 32 位有符号整数的二进制表示,返回其表示的数字。

题目限定 n 是正偶数,颠倒之后的最高位为 0,仍是非负数。模拟颠倒的过程,提前记录前导零的个数 lz,最后将结果左移 lz

代码


/**
 * @date 2024-06-08 22:28
 */
public class ReverseBits190 {

    public int reverseBits_new(int n) {
        int res = 0;
        int lz = Integer.numberOfLeadingZeros(n);
        while (n > 0) {
            int b = n & 1;
            res = (res << 1) | b;
            n >>= 1;
        }
        return res << lz;
    }

}

性能