2338.统计理想数组的数目

目标

给你两个整数 n 和 maxValue ,用于描述一个 理想数组 。

对于下标从 0 开始、长度为 n 的整数数组 arr ,如果满足以下条件,则认为该数组是一个 理想数组 :

  • 每个 arr[i] 都是从 1 到 maxValue 范围内的一个值,其中 0 <= i < n 。
  • 每个 arr[i] 都可以被 arr[i - 1] 整除,其中 0 < i < n 。

返回长度为 n 的 不同 理想数组的数目。由于答案可能很大,返回对 10^9 + 7 取余的结果。

示例 1:

输入:n = 2, maxValue = 5
输出:10
解释:存在以下理想数组:
- 以 1 开头的数组(5 个):[1,1]、[1,2]、[1,3]、[1,4]、[1,5]
- 以 2 开头的数组(2 个):[2,2]、[2,4]
- 以 3 开头的数组(1 个):[3,3]
- 以 4 开头的数组(1 个):[4,4]
- 以 5 开头的数组(1 个):[5,5]
共计 5 + 2 + 1 + 1 + 1 = 10 个不同理想数组。

示例 2:

输入:n = 5, maxValue = 3
输出:11
解释:存在以下理想数组:
- 以 1 开头的数组(9 个):
   - 不含其他不同值(1 个):[1,1,1,1,1] 
   - 含一个不同值 2(4 个):[1,1,1,1,2], [1,1,1,2,2], [1,1,2,2,2], [1,2,2,2,2]
   - 含一个不同值 3(4 个):[1,1,1,1,3], [1,1,1,3,3], [1,1,3,3,3], [1,3,3,3,3]
- 以 2 开头的数组(1 个):[2,2,2,2,2]
- 以 3 开头的数组(1 个):[3,3,3,3,3]
共计 9 + 1 + 1 = 11 个不同理想数组。

说明:

  • 2 <= n <= 10^4
  • 1 <= maxValue <= 10^4

思路

//todo

代码

性能

2176.统计数组中相等且可以被整除的数对

目标

给你一个下标从 0 开始长度为 n 的整数数组 nums 和一个整数 k ,请你返回满足 0 <= i < j < n ,nums[i] == nums[j] 且 (i * j) 能被 k 整除的数对 (i, j) 的 数目 。

示例 1:

输入:nums = [3,1,2,2,2,1,3], k = 2
输出:4
解释:
总共有 4 对数符合所有要求:
- nums[0] == nums[6] 且 0 * 6 == 0 ,能被 2 整除。
- nums[2] == nums[3] 且 2 * 3 == 6 ,能被 2 整除。
- nums[2] == nums[4] 且 2 * 4 == 8 ,能被 2 整除。
- nums[3] == nums[4] 且 3 * 4 == 12 ,能被 2 整除。

示例 2:

输入:nums = [1,2,3,4], k = 1
输出:0
解释:由于数组中没有重复数值,所以没有数对 (i,j) 符合所有要求。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 100
  • 1 <= nums[i], k <= 100

思路

找出数组中下标不同的数对,使数对元素值相同且下标的乘积能够被 k 整除,返回满足要求的数对个数。

根据题意模拟即可。

有网友提出了使用原数组原地保存后面一个相同元素的下标,组成一个元素值相同的链表,避免重复判断不相等的元素。

也有网友提出了 O(nlogn) 的解法,与当前元素 nums[j] 组成合法数对需要满足 i < j,并且 nums[i] == nums[j] && (i * j) % k == 0nums[i] 必须提供因子 k2 = k / gcd(k, j),问题转化为查找 j 前,包含因子 k2 且与当前元素值相同的元素个数。提前预处理每一个数的因子列表,遍历当前值的因子列表,将每一个因子与当前值组成 key 并计数。

代码

/**
 * @date 2025-04-17 0:09
 */
public class CountPairs2176 {

    public int countPairs(int[] nums, int k) {
        int n = nums.length;
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i + 1; j < n; j++) {
                if (nums[i] == nums[j] && i * j % k == 0){
                    res++;
                }
            }
        }
        return res;
    }
}

性能

2829.k-avoiding数组的最小总和

目标

给你两个整数 n 和 k 。

对于一个由 不同 正整数组成的数组,如果其中不存在任何求和等于 k 的不同元素对,则称其为 k-avoiding 数组。

返回长度为 n 的 k-avoiding 数组的可能的最小总和。

示例 1:

输入:n = 5, k = 4
输出:18
解释:设若 k-avoiding 数组为 [1,2,4,5,6] ,其元素总和为 18 。
可以证明不存在总和小于 18 的 k-avoiding 数组。

示例 2:

输入:n = 2, k = 6
输出:3
解释:可以构造数组 [1,2] ,其元素总和为 3 。
可以证明不存在总和小于 3 的 k-avoiding 数组。 

说明:

  • 1 <= n, k <= 50

思路

定义 k-avoiding 数组是由不同的正整数组成,并且任意两个元素的和不等于 k 的数组。求长度为 n 的 k-avoiding 数组的最小和。

构造一个长度为 n 的正整数数组,要使和最小,需要从 num = 1 开始选,跳过 k - num

网友指出可以使用等差数列求和来计算,第一部分是 1 ~ m, m = min(k / 2, n) 和为 m * (m + 1) / 2,第二部分是 k ~ k + n - m - 1,和为 (n - m) * (2 * k + n - m - 1) / 2

代码


/**
 * @date 2025-03-26 0:13
 */
public class MinimumSum2829 {

    public int minimumSum(int n, int k) {
        int res = 0;
        int length = 0;
        int num = 1;
        Set<Integer> avoiding = new HashSet<>();
        while (length < n) {
            if (avoiding.contains(num)) {
                num++;
                continue;
            }
            if (num < k) {
                avoiding.add(k - num);
            }
            length++;
            res += num;
            num++;
        }
        return res;
    }

}

性能

3138.同位字符串连接的最小长度

目标

给你一个字符串 s ,它由某个字符串 t 和若干 t 的 同位字符串 连接而成。

请你返回字符串 t 的 最小 可能长度。

同位字符串 指的是重新排列一个单词得到的另外一个字符串,原来字符串中的每个字符在新字符串中都恰好只使用一次。

示例 1:

输入:s = "abba"
输出:2
解释:
一个可能的字符串 t 为 "ba" 。

示例 2:

输入:s = "cdef"
输出:4
解释:
一个可能的字符串 t 为 "cdef" ,注意 t 可能等于 s 。

说明:

  • 1 <= s.length <= 10^5
  • s 只包含小写英文字母。

思路

字符串 s 由某个字符串 t 以及若干(可以为0) t 的同位字符串 连接 而成,返回字符串 t 最小的可能长度。同位字符串指构成字符串的字符分布完全相同,换句话说就是不同字符的种类与数量完全相同。

特别注意该题与字串的顺序有关,比如 aabb 并不能由 ab 拼接而来,它的同位字符串是 abba,只能构成 abba abab baab baba

注意到子串的长度 length 一定能够被 s.length 整除。将字符串截成 k 个长度为 length 的子字符串,通过计算这些子字符串的字母个数,判断是否是同位字符串,从小到大遍历因数 length,取最小的即可。

代码


/**
 * @date 2024-12-20 9:08
 */
public class MinAnagramLength3138 {

    public int minAnagramLength_v1(String s) {
        int n = s.length();
        int[] cnt = new int[26];
        Map<Integer, int[]> possibleLength = new LinkedHashMap<>();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int c = s.charAt(i) - 'a';
            cnt[c]++;
            int length = i + 1;
            if (n % length == 0) {
                int[] composition = new int[26];
                System.arraycopy(cnt, 0, composition, 0, 26);
                possibleLength.put(length, composition);
            }
        }
        char[] chars = s.toCharArray();
        for (Map.Entry<Integer, int[]> entry : possibleLength.entrySet()) {
            int length = entry.getKey();
            if (length == n) {
                return n;
            }
            int[] composition = entry.getValue();
            int loop = n / length;
            boolean find = true;
            here:
            for (int i = 0; i < loop; i++) {
                int[] tmp = new int[26];
                System.arraycopy(composition, 0, tmp, 0, 26);
                for (int j = 0; j < length; j++) {
                    int c = chars[i * length + j] - 'a';
                    tmp[c]--;
                    if (tmp[c] < 0) {
                        find = false;
                        break here;
                    }
                }
            }
            if (find) {
                return length;
            }
        }
        return n;
    }

}

性能

3266.K次乘运算后的最终数组II

目标

给你一个整数数组 nums ,一个整数 k 和一个整数 multiplier 。

你需要对 nums 执行 k 次操作,每次操作中:

  • 找到 nums 中的 最小 值 x ,如果存在多个最小值,选择最 前面 的一个。
  • 将 x 替换为 x * multiplier 。

k 次操作以后,你需要将 nums 中每一个数值对 10^9 + 7 取余。

请你返回执行完 k 次乘运算以及取余运算之后,最终的 nums 数组。

示例 1:

输入:nums = [2,1,3,5,6], k = 5, multiplier = 2
输出:[8,4,6,5,6]
解释:
操作 结果
1 次操作后 [2, 2, 3, 5, 6]
2 次操作后 [4, 2, 3, 5, 6]
3 次操作后 [4, 4, 3, 5, 6]
4 次操作后 [4, 4, 6, 5, 6]
5 次操作后 [8, 4, 6, 5, 6]
取余操作后 [8, 4, 6, 5, 6]

示例 2:

输入:nums = [100000,2000], k = 2, multiplier = 1000000
输出:[999999307,999999993]
解释:
操作 结果
1 次操作后 [100000, 2000000000]
2 次操作后 [100000000000, 2000000000]
取余操作后 [999999307, 999999993]

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^4
  • 1 <= nums[i] <= 10^9
  • 1 <= k <= 10^9
  • 1 <= multiplier <= 10^6

思路

有一个数组 nums,我们需要执行 k 次操作,每次操作选择数组中最小元素 min,并将它的值替换为 min * multiplier,返回最终的数组。数据范围比 3264.K次乘运算后的最终数组I 大,multiplier 也大,会溢出,需要进行取余运算。

首先 k 最大 10^9,还沿用昨天模拟的解法会超时。更重要的是,由于乘积很大,我们只能在队列中保存取余后的数据,如果还按找之前模拟来取最小元素就不对了。

我们发现,当执行一些次操作之后,所有元素都会被乘以 multiplier,当 k / n 比较大时,我们可以使用快速幂先计算出 multiplierk/n 幂,然后再与元素相乘。

关键在于何时开始使用上面的思路来计算,考虑 1 2 4 8 16multiplier2,k 为 20

2   2   4   8   16
4   2   4   8   16
4   4   4   8   16
8   4   4   8   16
8   8   4   8   16
8   8   8   8   16
16  8   8   8   16
16  16  8   8   16
16  16  16  8   16
16  16  16  16  16

可以发现 当前数组 最小值 乘以 multiplier 大于 原数组 元素的 最大值 时,后面再乘以 multiplier 就是每一个元素执行一次了。

因此我们需要先使用堆模拟前面几次操作,直到满足上面的条件。注意:堆中数据不能取模,满足条件之前堆中数据使用 long 型不会溢出。

代码


/**
 * @date 2024-12-14 10:31
 */
public class GetFinalState3266 {

    public int[] getFinalState(int[] nums, int k, int multiplier) {
        if (multiplier == 1) {
            return nums;
        }
        int mod = 1000000007;
        int n = nums.length;
        long[] mul = new long[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            mul[i] = nums[i];
        }
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> {
            long compare = mul[a] - mul[b];
            if (compare != 0) {
                return (int) compare;
            }
            return a - b;
        });
        long max = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            q.offer(i);
            max = Math.max(max, nums[i]);
        }
        int i = 0;
        for (; i < k; i++) {
            if (mul[q.peek()] * (long) multiplier > max) {
                break;
            }
            Integer index = q.poll();
            mul[index] = mul[index] * multiplier;
            q.offer(index);
        }
        int remainder = k - i;
        if (remainder >= n) {
            long pow = pow(multiplier, remainder / n);
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                Integer index = q.poll();
                int rem = remainder % n;
                mul[index] = (int) ((mul[index] * pow % mod * (j < rem ? (long) multiplier : 1)) % mod);
            }
        } else {
            for (int j = 0; j < remainder; j++) {
                Integer index = q.poll();
                mul[index] = (int) ((mul[index] * (long) multiplier) % mod);
                q.offer(index);
            }
        }
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            nums[j] = (int) mul[j];
        }
        return nums;
    }

    public long pow(long base, int exponent) {
        long res = 1;
        int mod = 1000000007;
        while (exponent > 0) {
            if ((exponent & 1) == 1) {
                res = res * base % mod;
            }
            base = base * base % mod;
            exponent >>= 1;
        }
        return res;
    }

}

性能

935.骑士拨号器

目标

象棋骑士有一个独特的移动方式,它可以垂直移动两个方格,水平移动一个方格,或者水平移动两个方格,垂直移动一个方格(两者都形成一个 L 的形状)。

象棋骑士可能的移动方式如下图所示:

我们有一个象棋骑士和一个电话垫,如下所示,骑士只能站在一个数字单元格上(即蓝色单元格)。

给定一个整数 n,返回我们可以拨多少个长度为 n 的不同电话号码。

你可以将骑士放置在任何数字单元格上,然后你应该执行 n - 1 次移动来获得长度为 n 的号码。所有的跳跃应该是有效的骑士跳跃。

因为答案可能很大,所以输出答案模 10^9 + 7.

示例 1:

输入:n = 1
输出:10
解释:我们需要拨一个长度为1的数字,所以把骑士放在10个单元格中的任何一个数字单元格上都能满足条件。

示例 2:

输入:n = 2
输出:20
解释:我们可以拨打的所有有效号码为[04, 06, 16, 18, 27, 29, 34, 38, 40, 43, 49, 60, 61, 67, 72, 76, 81, 83, 92, 94]

示例 3:

输入:n = 3131
输出:136006598
解释:注意取模

说明:

  • 1 <= n <= 5000

思路

有一个电话键盘,布局如下:

1  2  3
4  5  6
7  8  9
*  0  #

开始时,将一个骑士棋子放在数字键上,然后按照国际象棋骑士的走法(类似于中国象棋里的马)走 n - 1 步,问能够组成多少种长度为 n 的不同号码(不能走到 *#)。

这道题与 688.骑士在棋盘上的概率 类似,只不过棋盘更小,状态转移是确定的。

定义 dp[k][i] 表示以 i 结尾长度为 k 的号码组合数。初始时,dp[1][i] 均为 1。状态转移方程,针对不同的数字有所不同,例如 dp[k][1] = dp[k - 1][8] + dp[k - 1][6]dp[k][4] = dp[k - 1][3] + dp[k - 1][9] + dp[k - 1][0]等等。

1 - 6 - 7
|   |   |
8   0   2
|   |   |
3 - 4 - 9

仔细分析可以得到上面的状态转化图,1 3 7 9 的结果是完全相同的,同理 2 8 也可以认为是一个状态,4 6 是一个状态,0 是一个状态。定义以上 4 个状态为 a b c d,那么最终结果可以表示为 4 * dp[n][a] + 2 * dp[n][b] + 2 * dp[n][c] + dp[n][d],状态转移方程为:

  • dp[k][a] = dp[k - 1][b] + dp[k - 1][c]
  • dp[k][b] = 2 * dp[k - 1][a]
  • dp[k][c] = 2 * dp[k - 1][a] + dp[k - 1][d]
  • dp[k][d] = 2 * dp[k - 1][c]

注意 k 的初值为 2k == 1 是特殊情况,骑士可以在数字 5,但是无法继续移动。dp[2][a] = 2, dp[2][b] = 2, dp[2][c] = 3, dp[2][d] = 2

如果写成矩阵的形式 列向量 dp[k] 等于 A · dp[k - 1],其中矩阵 A 为:

0 1 1 0
2 0 0 0
2 0 0 1
0 0 2 0

因此 dp[n] = A^(n - 1) · dp[1],其中 dp[1] = [1, 1, 1, 1]。我们可以使用矩阵的快速幂求解。

代码


/**
 * @date 2024-12-10 9:39
 */
public class KnightDialer935 {

    public static int mod = 1000000007;

    public int knightDialer_v3(int n) {
        if (n == 1) {
            return 10;
        }
        long[][] A = new long[][]{
                {0, 1, 1, 0},
                {2, 0, 0, 0},
                {2, 0, 0, 1},
                {0, 0, 2, 0},
        };
        A = pow(A, n - 1);
        long[] res = new long[4];
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            for (int j = 0; j < 4; j++) {
                res[i] += A[i][j];
            }
        }
        return (int) ((4 * res[0] + 2 * res[1] + 2 * res[2] + res[3]) % mod);
    }

    public long[][] pow(long[][] A, int exponent) {
        long[][] res = new long[][]{
                {1, 0, 0, 0},
                {0, 1, 0, 0},
                {0, 0, 1, 0},
                {0, 0, 0, 1},
        };
        while (exponent > 0) {
            if ((exponent & 1) == 1) {
                res = mul(A, res);
            }
            A = mul(A, A);
            exponent >>= 1;
        }
        return res;
    }

    public long[][] mul(long[][] A1, long[][] A2) {
        long[][] res = new long[4][4];
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            for (int k = 0; k < 4; k++) {
                if (A1[i][k] == 0) {
                    continue;
                }
                for (int j = 0; j < 4; j++) {
                    res[i][j] = (res[i][j] + A1[i][k] * A2[k][j]) % mod;
                }
            }
        }
        return res;
    }

    public static long[][] dp;
    public static int MAX = 5001;

    static {
        dp = new long[MAX][4];
        dp[2][0] = 2;
        dp[2][1] = 2;
        dp[2][2] = 3;
        dp[2][3] = 2;
        for (int k = 3; k < MAX; k++) {
            dp[k][0] = (dp[k - 1][1] + dp[k - 1][2]) % mod;
            dp[k][1] = (2 * dp[k - 1][0]) % mod;
            dp[k][2] = (2 * dp[k - 1][0] + dp[k - 1][3]) % mod;
            dp[k][3] = (2 * dp[k - 1][2]) % mod;
        }
    }

    public int knightDialer_v2(int n) {
        if (n == 1) {
            return 10;
        }
        return (int)((4 * dp[n][0] + 2 * dp[n][1] + 2 * dp[n][2] + dp[n][3]) % mod);
    }

    public int knightDialer_v1(int n) {
        long[][] dp = new long[n + 1][10];
        dp[1] = new long[]{1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1};
        int MOD = 1000000007;
        int res = 0;
        for (int k = 2; k <= n; k++) {
            dp[k][0] = (dp[k - 1][4] + dp[k - 1][6]) % MOD;
            dp[k][1] = (dp[k - 1][6] + dp[k - 1][8]) % MOD;
            dp[k][2] = (dp[k - 1][7] + dp[k - 1][9]) % MOD;
            dp[k][3] = (dp[k - 1][4] + dp[k - 1][8]) % MOD;
            dp[k][4] = (dp[k - 1][3] + dp[k - 1][9] + dp[k - 1][0]) % MOD;
            dp[k][6] = (dp[k - 1][1] + dp[k - 1][7] + dp[k - 1][0]) % MOD;
            dp[k][7] = (dp[k - 1][2] + dp[k - 1][6]) % MOD;
            dp[k][8] = (dp[k - 1][1] + dp[k - 1][3]) % MOD;
            dp[k][9] = (dp[k - 1][2] + dp[k - 1][4]) % MOD;
        }
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            res = (int) (res + dp[n][i]) % MOD;
        }
        return res;
    }

}

性能

782.变为棋盘

目标

一个 n x n 的二维网络 board 仅由 0 和 1 组成 。每次移动,你能交换任意两列或是两行的位置。

返回 将这个矩阵变为 “棋盘” 所需的最小移动次数 。如果不存在可行的变换,输出 -1。

“棋盘” 是指任意一格的上下左右四个方向的值均与本身不同的矩阵。

示例 1:

输入: board = [[0,1,1,0],[0,1,1,0],[1,0,0,1],[1,0,0,1]]
输出: 2
解释:一种可行的变换方式如下,从左到右:
第一次移动交换了第一列和第二列。
第二次移动交换了第二行和第三行。

示例 2:

输入: board = [[0, 1], [1, 0]]
输出: 0
解释: 注意左上角的格值为0时也是合法的棋盘.

示例 3:

输入: board = [[1, 0], [1, 0]]
输出: -1
解释: 任意的变换都不能使这个输入变为合法的棋盘。

说明:

  • n == board.length
  • n == board[i].length
  • 2 <= n <= 30
  • board[i][j] 将只包含 0或 1

思路

有一个 n x n 的网格,仅由 01 组成。每次移动可以交换网格的任意两行或两列。求将网格变为棋盘的最小移动次数,如果无法变为棋盘返回 -1。所谓棋盘,指的是任意格子的值与它周围四个格子的值不同。

首先需要分析出可以转变为棋盘的条件,棋盘只有两种类型的行,它们互反,且这两种行的个数相差至多为 1。对于每种类型的行,0 的个数和 1 的个数相差至多也是 1

然后需要求出当前行与列转化为 010101…… 或者 101010…… 所需的移动次数。求出位置不同的个数 diff,如果 n 为偶数,最小交换次数为 Math.min(diff, n - diff),如果 n 为奇数,最小交换次数为 diff/2

代码


/**
 * @date 2024-12-09 8:46
 */
public class MovesToChessboard782 {

    public int movesToChessboard(int[][] board) {
        int n = board.length;
        int[] firstRow = board[0];
        int[] firstCol = new int[n];
        int[] firstRowCnt = new int[2];
        int[] firstColCnt = new int[2];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            firstRowCnt[board[0][i]]++;
            firstColCnt[board[i][0]]++;
            firstCol[i] = board[i][0];
        }

        // 第一行或者第一列0与1的个数之差超过1就无法转化为棋盘。因为最终棋盘的行与列都是 101010…… 或 010101…… 的形式
        if (Math.abs(firstRowCnt[0] - firstRowCnt[1]) > 1 || Math.abs(firstColCnt[0] - firstColCnt[1]) > 1) {
            return -1;
        }

        // 判断行是否完全相同或者完全相反,这里使用异或运算来判断,如果equal == 0 说明完全相同,opposite == 0 说明完全相反,如果都不等于0说明无法转为棋盘
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            int equal = 0;
            int opposite = 0;
            for (int j = 0; j < board[i].length; j++) {
                int tmp = board[i][j] ^ board[0][j];
                equal += tmp;
                opposite += 1 ^ tmp;
            }
            if (equal != 0 && opposite != 0) {
                return -1;
            }

        }

        // 经过前面的判断,第一行与第一列的第一个格子的值一定是相同的
        return minMove(firstRow, firstRowCnt) + minMove(firstCol, firstColCnt);
    }

    public int minMove(int[] arr, int[] cnt) {
        int n = arr.length;
        int start = cnt[1] > cnt[0] ? 1 : 0;
        int diff = 0;
        // 计算与棋盘的差异,我们移动一次可以减少两个 diff,因此最终结果需要除以2
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // i % 2 ^ start 的作用是确定 1010…… 还是 0101……,如果不考虑start 那么序列是 0101,如果需要以1开头,就需要 异或 1
            diff += i % 2 ^ start ^ arr[i];
        }
        // 这里考虑的是 n 的奇偶性,如果n为奇数,那么必定 abs(cnt[1] - cnt[0]) == 1,多的那一个一定要放在第一个位置,移动的方案只有一种
        // 如果为偶数,最终可以是 0101…… 或者 1010……,取移动次数最小的
        return n % 2 != 0 ? diff / 2 : Math.min(diff, n - diff) / 2;
    }

}

性能

3251.单调数组对的数目II

目标

给你一个长度为 n 的 正 整数数组 nums 。

如果两个 非负 整数数组 (arr1, arr2) 满足以下条件,我们称它们是 单调 数组对:

  • 两个数组的长度都是 n 。
  • arr1 是单调 非递减 的,换句话说 arr1[0] <= arr1[1] <= ... <= arr1[n - 1] 。
  • arr2 是单调 非递增 的,换句话说 arr2[0] >= arr2[1] >= ... >= arr2[n - 1] 。
  • 对于所有的 0 <= i <= n - 1 都有 arr1[i] + arr2[i] == nums[i] 。

请你返回所有 单调 数组对的数目。

由于答案可能很大,请你将它对 109 + 7 取余 后返回。

示例 1:

输入:nums = [2,3,2]
输出:4
解释:
单调数组对包括:
([0, 1, 1], [2, 2, 1])
([0, 1, 2], [2, 2, 0])
([0, 2, 2], [2, 1, 0])
([1, 2, 2], [1, 1, 0])

示例 2:

输入:nums = [5,5,5,5]
输出:126

说明:

  • 1 <= n == nums.length <= 2000
  • 1 <= nums[i] <= 1000

思路

有一个长度为 n 正整数数组 nums,可以将其拆成两个数组 arr1 arr2,使之满足 arr1[i] + arr2[i] == nums[i]。问 有多少种拆分方法使得 arr1 非递减 且 arr2 非递增。

与昨天的 3250.单调数组对的数目I 相比,nums[i] 的最大值从 50 变成了 1000。时间复杂度大概为 O(n*m^2),mnums[i] 的最大值,如果还沿用昨天的解法就会超时。

先将昨天的题目改写为动态规划,定义 dp[i][j] 表示最后一个元素为 j,长度为 i + 1 的满足条件的 arr1 个数。由于 arr1 是非递减的,如果最后一个元素为 arr1[i] = j 那么倒数第二个元素arr1[i - 1] <= j。同时我们还要考虑到 arr2 非递增,即 arr2[i - 1] >= arr2[i]nums[i - 1] - arr1[i - 1] >= nums[i] - arr1[i]arr1[i - 1] <= nums[i - 1] - nums[i] + arr1[i]。综上,arr1[i - 1] <= Math.min(j, nums[i - 1] - nums[i] + j)

经过上面的分析,dp[i][j] = Σdp[i - 1][k],其中 k ∈ [0, Math.min(j, nums[i - 1] - nums[i] + j)]。这样写会超时,针对每个 j,我们会进行多次重复的计算。

d = nums[i - 1] - nums[i],当 d >= 0 时,上界为 j,否则上界为 j + d

考虑 nums[i - 1] < nums[i],即 d < 0

  • arr1[i - 1] = j 时,令arr2[i - 1] = nums[i - 1] - j = a
  • arr1[i] = j 时,arr2[i] = nums[i] - arr1[i] = nums[i - 1] - d - j = a - dd < 0

也就是说,当 arr1[i] 的取值与上一层一样时,arr2[i] 比上一层的值大了 |d|。为了使第 iarr2 非递增,那么 arr1 的取值只能从 |d| 开始。

它们之间的约束关系是这样的,当 nums[i] 变大,arr1i 层取 j 时,arr2 的第 i 层比上一层增大了 |d|,这时我们必须舍弃 [0, |d|) 的取值,因为它必定大于上一层 arr2 的最大值。然后考虑第 i 层的 arr1[|d|, nums[i]] 的情况,由于第 i 层的 arr2 相比第 i - 1 层增大了 |d|,因此需要减小第 i - 1 层的 arr1,使第 i - 1 层的 arr2 增大。所以第 i 层的 j 对应第 i - 1 层的 j - |d|

dp[i][j] 的取值类似前缀和,只不过有约束条件,并不是所有值都合法。考虑简单的情况 nums[0] == nums[1] && i == 1,

  • 当 j == 0 时,dp[1][0] = dp[0][0] = 1
  • 当 j == 1 时,上一层(i == 0) arr1 可以取 0、1,dp[1][1] = dp[1][0] + dp[0][1] = 2
  • 当 j == 2 时,上一层(i == 0) arr1 可以取 0、1、2,dp[1][2] = dp[1][1] + dp[0][2] = 3

因此我们有 dp[i][j] = (dp[i][j - 1] + dp[i - 1][j - d])

代码


/**
 * @date 2024-11-29 9:39
 */
public class CountOfPairs3251 {

    public static int MOD = 1000000007;

    public int countOfPairs(int[] nums) {
        int res = 0;
        int n = nums.length;
        int[][] dp = new int[n][1001];
        for (int i = 0; i <= nums[0]; i++) {
            dp[0][i] = 1;
        }
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            int d = Math.max(nums[i] - nums[i - 1], 0);
            for (int j = d; j <= nums[i]; j++) {
                if (j == 0) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][0] % MOD;
                } else {
                    dp[i][j] = (dp[i][j - 1] + dp[i - 1][j - d]) % MOD;
                }
            }
        }
        for (int i : dp[n - 1]) {
            res = (res + i) % MOD;
        }
        return res;
    }

}

性能

3233.统计不是特殊数字的数字数量

目标

给你两个 正整数 l 和 r。对于任何数字 x,x 的所有正因数(除了 x 本身)被称为 x 的 真因数。

如果一个数字恰好仅有两个 真因数,则称该数字为 特殊数字。例如:

  • 数字 4 是 特殊数字,因为它的真因数为 1 和 2。
  • 数字 6 不是 特殊数字,因为它的真因数为 1、2 和 3。

返回区间 [l, r] 内 不是 特殊数字 的数字数量。

示例 1:

输入: l = 5, r = 7
输出: 3
解释:
区间 [5, 7] 内不存在特殊数字。

示例 2:

输入: l = 4, r = 16
输出: 11
解释:
区间 [4, 16] 内的特殊数字为 4 和 9。

说明:

  • 1 <= l <= r <= 10^9

提示:

  • A special number must be a square of a prime number.
  • We need to find all primes in the range [sqrt(l), sqrt(r)].
  • Use sieve to find primes till sqrt(10^9).

思路

返回给定区间 [l, r] 内不是特殊数字的数字个数,所谓特殊数字指除了它本身恰好有两个正因数的数字。

一看到数据范围是 10^9 就不可能使用使用暴力解法去判断每一个数字是不是 lr 的因数,要么使用二分要么预处理。特殊数字是确定的,它除了自身以外只有两个因数,1 一定是一个,即除了 1 和它本身只有一个因数。看了提示说特殊数字是质数的平方,我们需要找到所有在 [√l, √r] 范围内的质数,可以预处理 √10^9 内的质数。二分查找 [l, r] 范围内质数的个数,然后减掉即可。

埃氏筛的基本思想是创建一个 boolean[] 标记查询范围内的数是否为质数,初始时均标记为 true。从 2 开始遍历(01 后面直接过滤掉了),直到 i < √endi * i < end。在循环内部,如果当前值是质数,则将 i * i,i * (i + 1),i * (i + 2),…… 标记为非质数。比如在 2 的循环内,所有大于 2 的偶数都被标为非质数,以此类推,像筛子一样将质数筛选出来。

// todo 最后也可以使用前缀和计算个数

代码


/**
 * @date 2024-11-22 9:07
 */
public class NonSpecialCount3233 {

    public static int[] primes;

    static {
        List<Integer> primeList = new ArrayList<>();
        int end = (int) Math.ceil(Math.sqrt(1000000001));
        boolean[] isPrime = new boolean[end + 1];
        Arrays.fill(isPrime, true);
        for (int i = 2; i * i <= end; i++) {
            if (isPrime[i]) {
                for (int j = i * i; j <= end; j += i) {
                    isPrime[j] = false;
                }
            }
        }
        // 前面没有将 isPrime[0] isPrime[1] 置为false,这里从2开始
        for (int i = 2; i <= end; i++) {
            if (isPrime[i]) {
                primeList.add(i);
            }
        }
        int cnt = primeList.size();
        primes = new int[cnt];
        for (int i = 0; i < cnt; i++) {
            primes[i] = primeList.get(i);
        }
    }

    public int nonSpecialCount_v1(int l, int r) {
        int ceilLeft = (int) Math.ceil(Math.sqrt(l));
        int right = (int) Math.sqrt(r);
        if (ceilLeft > right) {
            return r - l + 1;
        }
        int a = Arrays.binarySearch(primes, ceilLeft);
        if (a < 0) {
            // 获取插入点,说明原来该位置的值大于ceilLeft
            a = -a - 1;
        }
        int b = Arrays.binarySearch(primes, right);
        if (b < 0) {
            // 这里多减了1,因为插入点是第一个大于right的位置,减1则小于 right
            b = -b - 2;
        }
//        return r - l + 1 - (b - a + 1);
        return r - l - b + a;
    }

}

性能

3222.求出硬币游戏的赢家

目标

给你两个 正 整数 x 和 y ,分别表示价值为 75 和 10 的硬币的数目。

Alice 和 Bob 正在玩一个游戏。每一轮中,Alice 先进行操作,Bob 后操作。每次操作中,玩家需要拿出价值 总和 为 115 的硬币。如果一名玩家无法执行此操作,那么这名玩家 输掉 游戏。

两名玩家都采取 最优 策略,请你返回游戏的赢家。

示例 1:

输入:x = 2, y = 7
输出:"Alice"
解释:
游戏一次操作后结束:
Alice 拿走 1 枚价值为 75 的硬币和 4 枚价值为 10 的硬币。

示例 2:

输入:x = 4, y = 11
输出:"Bob"
解释:
游戏 2 次操作后结束:
Alice 拿走 1 枚价值为 75 的硬币和 4 枚价值为 10 的硬币。
Bob 拿走 1 枚价值为 75 的硬币和 4 枚价值为 10 的硬币。

说明:

  • 1 <= x, y <= 100

思路

有价值 75 的硬币 x 个,价值 10 的硬币 y 个。AliceBob 轮流进行操作,每一次操作需要从中取出价值 115 的硬币,如果无法执行此操作则玩家输掉游戏。如果 Alice 先进行操作,最后的赢家是谁?

每次操作需要取 1x4y,可以直接模拟,直到 x < 1y < 4

这道题也有数学解法,输赢实际上取决于可以进行的操作次数。总共可以进行的操作次数是 Math.min(x,y/4),如果为偶数 Bob 胜,奇数 Alice 胜。

代码


/**
 * @date 2024-11-05 9:14
 */
public class LosingPlayer3222 {

    public String losingPlayer_v1(int x, int y) {
        return Math.min(x, y / 4) % 2 == 0 ? "Bob" : "Alice";
    }

    public String losingPlayer(int x, int y) {
        int cnt = 0;
        while (x >= 1 && y >= 4) {
            x--;
            y -= 4;
            cnt++;
        }
        return cnt % 2 == 0 ? "Bob" : "Alice";
    }

}

性能