3158.求出出现两次数字的XOR值

目标

给你一个数组 nums ,数组中的数字 要么 出现一次,要么 出现两次。

请你返回数组中所有出现两次数字的按位 XOR 值,如果没有数字出现过两次,返回 0 。

示例 1:

输入:nums = [1,2,1,3]
输出:1
解释:
nums 中唯一出现过两次的数字是 1 。

示例 2:

输入:nums = [1,2,3]
输出:0
解释:
nums 中没有数字出现两次。

示例 3:

输入:nums = [1,2,2,1]
输出:3
解释:
数字 1 和 2 出现过两次。1 XOR 2 == 3 。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 50
  • 1 <= nums[i] <= 50
  • nums 中每个数字要么出现过一次,要么出现过两次。

思路

有一个数组 nums,其中的元素要么出现一次,要么出现两次。求出现两次的元素的异或值,如果没有则返回 0。

由于 nums[i] <= 50,可以使用数组记录元素是否出现过,如果它第二次出现则计算异或值。

网友题解则使用了 long 型变量作为 bitmap 标识是否已经出现过。空间复杂度降为 O(1)

代码


/**
 * @date 2024-10-12 8:46
 */
public class DuplicateNumbersXOR3158 {

    public int duplicateNumbersXOR(int[] nums) {
        // nums[i] <= 50
        boolean[] seen = new boolean[51];
        int res = 0;
        for (int num : nums) {
            if (seen[num]) {
                res ^= num;
            } else {
                seen[num] = true;
            }
        }
        return res;
    }
}

性能

3162.优质数对的总数I

目标

给你两个整数数组 nums1 和 nums2,长度分别为 n 和 m。同时给你一个正整数 k。

如果 nums1[i] 可以被 nums2[j] * k 整除,则称数对 (i, j) 为 优质数对(0 <= i <= n - 1, 0 <= j <= m - 1)。

返回 优质数对 的总数。

示例 1:

输入:nums1 = [1,3,4], nums2 = [1,3,4], k = 1
输出:5
解释:
5个优质数对分别是 (0, 0), (1, 0), (1, 1), (2, 0), 和 (2, 2)。

示例 2:

输入:nums1 = [1,2,4,12], nums2 = [2,4], k = 3
输出:2
解释:
2个优质数对分别是 (3, 0) 和 (3, 1)。

说明:

  • 1 <= n, m <= 50
  • 1 <= nums1[i], nums2[j] <= 50
  • 1 <= k <= 50

思路

有两个数组 nums1 nums2,计算满足 nums1[i] % (nums2[j] * k) == 0 的数对 (i, j) 的个数。

数据量不大直接枚举即可。可以优化的点是提前判断 nums[i] 能否整除 k,如果不能,则必然也无法整除 nums2[j] * k,省去了内部循环乘以 k 的计算。

官网题解的非暴力做法是使用两个哈希表 map1 map2 分别统计 nums1 nums2 中元素出现的次数,同时找出 nums1 中的最大值 max1,然后枚举 map2 的 keyset,内层循环初值与步长为 nums2[j] * k,判断倍数是否在 map1 中,直到 倍数 <= max1。这样做的好处是寻找数对的时间复杂度由原来的 O(mn) 变成了 O(n + m + max1/k * log(m))

这里的 log(max2) 是一个近似的估计,针对每一个外层循环的值 a,内层循环的次数为 max1 / (a * k),假设 nums2 的元素值为 1 2 …… max2,那么总的循环次数为 (max1/k)Σ(1/a) 这是调和级数的形式,即 1 + 1/2 + 1/3 + …… + 1/max2 + ……,调和级数的部分和 Hn 近似为 ln(max2),这里 max2 其实是 nums2 的个数 m。当 nums2 中的元素都是 1 时,map2.keySet 中的元素个数也为 1,进化为 O(n + m + max1/k),当 nums2 中的元素都是 max2 时,进化为 O(n + m + max1/(max2 * k))

代码


/**
 * @date 2024-10-10 8:56
 */
public class NumberOfPairs3162 {

    public int numberOfPairs_v1(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
            if (nums1[i] % k != 0) {
                continue;
            }
            int tmp = nums1[i] / k;
            for (int j = 0; j < nums2.length; j++) {
                if (tmp % nums2[j] == 0) {
                    res++;
                }
            }
        }
        return res;
    }

    public int numberOfPairs(int[] nums1, int[] nums2, int k) {
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < nums1.length; i++) {
            for (int j = 0; j < nums2.length; j++) {
                if (nums1[i] % (nums2[j] * k) == 0){
                    res++;
                }
            }
        }
        return res;
    }

}

性能

1436.旅行终点站

目标

给你一份旅游线路图,该线路图中的旅行线路用数组 paths 表示,其中 paths[i] = [cityAi, cityBi] 表示该线路将会从 cityAi 直接前往 cityBi 。请你找出这次旅行的终点站,即没有任何可以通往其他城市的线路的城市。

题目数据保证线路图会形成一条不存在循环的线路,因此恰有一个旅行终点站。

示例 1:

输入:paths = [["London","New York"],["New York","Lima"],["Lima","Sao Paulo"]]
输出:"Sao Paulo" 
解释:从 "London" 出发,最后抵达终点站 "Sao Paulo" 。本次旅行的路线是 "London" -> "New York" -> "Lima" -> "Sao Paulo" 。

示例 2:

输入:paths = [["B","C"],["D","B"],["C","A"]]
输出:"A"
解释:所有可能的线路是:
"D" -> "B" -> "C" -> "A". 
"B" -> "C" -> "A". 
"C" -> "A". 
"A". 
显然,旅行终点站是 "A" 。

示例 3:

输入:paths = [["A","Z"]]
输出:"Z"

说明:

  • 1 <= paths.length <= 100
  • paths[i].length == 2
  • 1 <= cityAi.length, cityBi.length <= 10
  • cityAi != cityBi
  • 所有字符串均由大小写英文字母和空格字符组成。

思路

找到旅行的终点,实际上是求在 end 集合而不在 start 集合中的元素,即 end - (start ∩ end),测试用例保证只有一个终点。

代码


/**
 * @date 2024-10-08 8:43
 */
public class DestCity1436 {

    public String destCity(List<List<String>> paths) {
        Set<String> start = new HashSet<>();
        for (List<String> path : paths) {
            start.add(path.get(0));
        }
        for (List<String> path : paths) {
            String dest = path.get(1);
            if (!start.contains(dest)) {
                return dest;
            }
        }
        return null;
    }
}

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

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

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

1184.公交站间的距离

目标

环形公交路线上有 n 个站,按次序从 0 到 n - 1 进行编号。我们已知每一对相邻公交站之间的距离,distance[i] 表示编号为 i 的车站和编号为 (i + 1) % n 的车站之间的距离。

环线上的公交车都可以按顺时针和逆时针的方向行驶。

返回乘客从出发点 start 到目的地 destination 之间的最短距离。

示例 1:

输入:distance = [1,2,3,4], start = 0, destination = 1
输出:1
解释:公交站 0 和 1 之间的距离是 1 或 9,最小值是 1。

示例 2:

输入:distance = [1,2,3,4], start = 0, destination = 2
输出:3
解释:公交站 0 和 2 之间的距离是 3 或 7,最小值是 3。

示例 3:

输入:distance = [1,2,3,4], start = 0, destination = 3
输出:4
解释:公交站 0 和 3 之间的距离是 6 或 4,最小值是 4。

说明:

  • 1 <= n <= 10^4
  • distance.length == n
  • 0 <= start, destination < n
  • 0 <= distance[i] <= 10^4

思路

有一个数组 distance,元素 distance[i] 表示车站 i 到 车站 i + 1 的距离。环线上的车可以顺时针或逆时针行驶,求 startdestination 的最短距离。

假设,start <= destination。实际上是比较子数组 [start, destination - 1] 的元素和 与 子数组 [0, start - 1] [destination, n - 1] 的元素和,取其中的较小值。

由于是环形的,因此有可能 start > destination。注意处理初始条件,否则子数组 [start, destination - 1] 不合法,而 [0, start - 1] [destination, n - 1] 则覆盖了所有站点。

代码


/**
 * @date 2024-09-16 20:08
 */
public class DistanceBetweenBusStops1184 {

    public int distanceBetweenBusStops(int[] distance, int start, int destination) {
        int n = distance.length;
        int s = Math.min(start, destination);
        int e = Math.max(start, destination);
        int d1 = 0, d2 = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (i < s || i >= e) {
                d1 += distance[i];
            } else {
                d2 += distance[i];
            }
        }
        return Math.min(d1, d2);
    }
}

性能

2848.与车相交的点

目标

给你一个下标从 0 开始的二维整数数组 nums 表示汽车停放在数轴上的坐标。对于任意下标 i,nums[i] = [starti, endi] ,其中 starti 是第 i 辆车的起点,endi 是第 i 辆车的终点。

返回数轴上被车 任意部分 覆盖的整数点的数目。

示例 1:

输入:nums = [[3,6],[1,5],[4,7]]
输出:7
解释:从 1 到 7 的所有点都至少与一辆车相交,因此答案为 7 。

示例 2:

输入:nums = [[1,3],[5,8]]
输出:7
解释:1、2、3、5、6、7、8 共计 7 个点满足至少与一辆车相交,因此答案为 7 。

说明:

  • 1 <= nums.length <= 100
  • nums[i].length == 2
  • 1 <= starti <= endi <= 100

思路

用一个二维数组表示 n 个线段,每一行表示线段的两个端点,问这些线段覆盖的整数点个数。

简单的想法是将线段覆盖的每个整数加入 HashSet,最后返回集合大小即可。线段个数最多 100 个,端点的范围在 1 ~ 100 最多10000 次循环,可行。

更好的做法是将相交的线段合并,最终仅计算相交线段的长度之和即可。先将线段按照起点排序,如果后面线段的起点小于前面的终点,取当前线段的终点与前面合并线段的终点中的较大值,否则计算长度并累加。

还想到了之前有一道题使用了 差分思想,那个是给定一个整数,判断覆盖该整数的线段有多少个。它是将 cnt[start]++; cnt[end + 1]--,直接累加 [0, query] 内的 cnt[i] 即为答案。

差分数组 diff 的核心思想是记录相邻元素的差,当对连续区间 [i, j] 同时增加 k,可以简化为 diff[i] + k; diff[j + 1] - k。原数组的第 i 个元素可以通过累加差分数组得到。

刚开始理解差分数组可能会想不明白,为什么只修改差分数组两个端点的值就可以将区间内的值同时加 k。核心点是理解当前值是由差分数组累加得来的,从 i 开始,当前值加了 k,后面的差分值为0,因此值与 i 位置相同。当到达 j + 1 减去了 k,后面再累加就不会受到前面的影响。

针对这道题,将原数组视为每个整数点被覆盖的次数,开始时均为 0,差分数组也均为 0。最后只需统计覆盖次数大于 0 的整数个数即可。

代码


/**
 * @date 2024-09-15 21:53
 */
public class NumberOfPoints2848 {

    /**
     * 差分数组 1ms  O(n)
     */
    public int numberOfPoints_v2(List<List<Integer>> nums) {
        // 数据范围为 1~100,0~100 共101个数,但是由于需要访问 end+1,因此初始化为102个
        int[] diff = new int[102];
        for (List<Integer> segment : nums) {
            diff[segment.get(0)]++;
            diff[segment.get(1) + 1]--;
        }
        int res = 0;
        int cnt = 0;
        for (int i : diff) {
            cnt += i;
            if (cnt > 0){
                res++;
            }
        }
        return res;
    }

    /**
     * 合并区间 排序 O(nlogn) 3ms
     */
    public int numberOfPoints_v1(List<List<Integer>> nums) {
        PriorityQueue<int[]> q = new PriorityQueue<>((a, b) -> a[0] - b[0]);
        for (List<Integer> num : nums) {
            q.offer(new int[]{num.get(0), num.get(1)});
        }
        // 初始化为-1,是因为循环中第一次 res += maxEnd - start + 1; start maxEnd并不是实际的线段数据
        int res = -1;
        int start = 0;
        int maxEnd = 0;
        while (!q.isEmpty()) {
            int[] segment = q.poll();
            int s = segment[0];
            int e = segment[1];
            if (s > maxEnd) {
                res += maxEnd - start + 1;
                start = s;
                maxEnd = e;
            } else {
                maxEnd = Math.max(maxEnd, e);
            }
        }
        // 如果最后一个线段无需合并,那么需要单独将其长度加进来
        // 如果最后一个线段需要合并,由于队列中没有数据了,也需要将最后合并的线段长度加进来
        res += maxEnd - start + 1;
        return res;
    }

    /**
     * 5ms O(c*n) c为区间最大长度
     */
    public int numberOfPoints(List<List<Integer>> nums) {
        Set<Integer> s = new HashSet<>(nums.size());
        for (List<Integer> num : nums) {
            for (int i = num.get(0); i <= num.get(1); i++) {
                s.add(i);
            }
        }
        return s.size();
    }
}

性能

977.有序数组的平方

目标

给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums,返回 每个数字的平方 组成的新数组,要求也按 非递减顺序 排序。

示例 1:

输入:nums = [-4,-1,0,3,10]
输出:[0,1,9,16,100]
解释:平方后,数组变为 [16,1,0,9,100]
排序后,数组变为 [0,1,9,16,100]

示例 2:

输入:nums = [-7,-3,2,3,11]
输出:[4,9,9,49,121]

说明:

  • 1 <= nums.length <= 10^4
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4
  • nums 已按 非递减顺序 排序

进阶:

  • 请你设计时间复杂度为 O(n) 的算法解决本问题

思路

有一个非递减顺序排列的数组(数组中存在负数),求其各元素平方组成的数组,要求也按非递减顺序排列。

将负数的绝对值压入栈中直到遇到正数,然后比较当前正数与栈顶元素的大小,取其最小值计算平方即可。这里使用了指针模拟 栈 的操作。

代码


/**
 * @date 2024-09-08 20:40
 */
public class SortedSquares977 {

    public int[] sortedSquares(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] res = new int[n];
        int top = -1;
        int j = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (nums[i] <= 0) {
                nums[i] = - nums[i];
                top++;
            } else {
                while (top >= 0 && nums[i] >= nums[top]) {
                    res[j++] = nums[top] * nums[top];
                    top--;
                }
                res[j++] = nums[i] * nums[i];
            }
        }
        // 如果没有正数,循环中的else分支不会执行,这里判断一下
        while (top >= 0) {
            res[j++] = nums[top] * nums[top];
            top--;
        }
        return res;
    }

}

性能

3174.清除数字 – 双端队列

目标

给你一个字符串 s 。

你的任务是重复以下操作删除 所有 数字字符:

  • 删除 第一个数字字符 以及它左边 最近 的 非数字 字符。

请你返回删除所有数字字符以后剩下的字符串。

示例 1:

输入:s = "abc"
输出:"abc"
解释:
字符串中没有数字。

示例 2:

输入:s = "cb34"
输出:""
解释:
一开始,我们对 s[2] 执行操作,s 变为 "c4" 。
然后对 s[1] 执行操作,s 变为 "" 。

说明:

  • 1 <= s.length <= 100
  • s 只包含小写英文字母和数字字符。
  • 输入保证所有数字都可以按以上操作被删除。

思路

删除给定字符串中的数字字符,每次删除操作需要同步删除该字符左侧最后一个非数字字符。

遍历的过程中使用栈保存非数字字符,遇到数字字符就弹栈,然后返回栈底到栈顶的字符即可。

知识点:

  • ArrayDeque 双端队列的特性取决于如何放入数据

                    start
             last           first
    offer       4 3 2 1
    push              1 2 3 4
  • offer是向左添加数据

  • push是向右添加数据

  • poll/pop/remove 默认从右向左取数据

  • 如果api中带last,例如pollLast、removeLast则是从左向右取,first则相反

代码


/**
 * @date 2024-09-05 8:47
 */
public class ClearDigits3174 {

    public String clearDigits(String s) {
        int n = s.length();
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            char c = s.charAt(i);
            if (c > '9' || c < '0') {
                sb.append(c);
            } else {
                sb.deleteCharAt(sb.length() - 1);
            }
        }
        return sb.toString();
    }

}

性能