2272.最大波动的子字符串

目标

字符串的 波动 定义为子字符串中出现次数 最多 的字符次数与出现次数 最少 的字符次数之差。

给你一个字符串 s ,它只包含小写英文字母。请你返回 s 里所有 子字符串的 最大波动 值。

子字符串 是一个字符串的一段连续字符序列。

示例 1:

输入:s = "aababbb"
输出:3
解释:
所有可能的波动值和它们对应的子字符串如以下所示:
- 波动值为 0 的子字符串:"a" ,"aa" ,"ab" ,"abab" ,"aababb" ,"ba" ,"b" ,"bb" 和 "bbb" 。
- 波动值为 1 的子字符串:"aab" ,"aba" ,"abb" ,"aabab" ,"ababb" ,"aababbb" 和 "bab" 。
- 波动值为 2 的子字符串:"aaba" ,"ababbb" ,"abbb" 和 "babb" 。
- 波动值为 3 的子字符串 "babbb" 。
所以,最大可能波动值为 3 。

示例 2:

输入:s = "abcde"
输出:0
解释:
s 中没有字母出现超过 1 次,所以 s 中每个子字符串的波动值都是 0 。

说明:

  • 1 <= s.length <= 10^4
  • s 只包含小写英文字母。

思路

//todo

代码

性能

2502.设计内存分配器

目标

给你一个整数 n ,表示下标从 0 开始的内存数组的大小。所有内存单元开始都是空闲的。

请你设计一个具备以下功能的内存分配器:

  1. 分配 一块大小为 size 的连续空闲内存单元并赋 id mID 。
  2. 释放 给定 id mID 对应的所有内存单元。

注意:

  • 多个块可以被分配到同一个 mID 。
  • 你必须释放 mID 对应的所有内存单元,即便这些内存单元被分配在不同的块中。

实现 Allocator 类:

  • Allocator(int n) 使用一个大小为 n 的内存数组初始化 Allocator 对象。
  • int allocate(int size, int mID) 找出大小为 size 个连续空闲内存单元且位于 最左侧 的块,分配并赋 id mID 。返回块的第一个下标。如果不存在这样的块,返回 -1 。
  • int freeMemory(int mID) 释放 id mID 对应的所有内存单元。返回释放的内存单元数目。

示例:

输入
["Allocator", "allocate", "allocate", "allocate", "freeMemory", "allocate", "allocate", "allocate", "freeMemory", "allocate", "freeMemory"]
[[10], [1, 1], [1, 2], [1, 3], [2], [3, 4], [1, 1], [1, 1], [1], [10, 2], [7]]
输出
[null, 0, 1, 2, 1, 3, 1, 6, 3, -1, 0]

解释
Allocator loc = new Allocator(10); // 初始化一个大小为 10 的内存数组,所有内存单元都是空闲的。
loc.allocate(1, 1); // 最左侧的块的第一个下标是 0 。内存数组变为 [1, , , , , , , , , ]。返回 0 。
loc.allocate(1, 2); // 最左侧的块的第一个下标是 1 。内存数组变为 [1,2, , , , , , , , ]。返回 1 。
loc.allocate(1, 3); // 最左侧的块的第一个下标是 2 。内存数组变为 [1,2,3, , , , , , , ]。返回 2 。
loc.freeMemory(2); // 释放 mID 为 2 的所有内存单元。内存数组变为 [1, ,3, , , , , , , ] 。返回 1 ,因为只有 1 个 mID 为 2 的内存单元。
loc.allocate(3, 4); // 最左侧的块的第一个下标是 3 。内存数组变为 [1, ,3,4,4,4, , , , ]。返回 3 。
loc.allocate(1, 1); // 最左侧的块的第一个下标是 1 。内存数组变为 [1,1,3,4,4,4, , , , ]。返回 1 。
loc.allocate(1, 1); // 最左侧的块的第一个下标是 6 。内存数组变为 [1,1,3,4,4,4,1, , , ]。返回 6 。
loc.freeMemory(1); // 释放 mID 为 1 的所有内存单元。内存数组变为 [ , ,3,4,4,4, , , , ] 。返回 3 ,因为有 3 个 mID 为 1 的内存单元。
loc.allocate(10, 2); // 无法找出长度为 10 个连续空闲内存单元的空闲块,所有返回 -1 。
loc.freeMemory(7); // 释放 mID 为 7 的所有内存单元。内存数组保持原状,因为不存在 mID 为 7 的内存单元。返回 0 。

说明:

  • 1 <= n, size, mID <= 1000
  • 最多调用 allocate 和 free 方法 1000 次

提示:

  • Can you simulate the process?
  • Use brute force to find the leftmost free block and free each occupied memory unit

思路

设计一个内存分配器来管理大小为 n 的内存数组,要求实现初始化、分配与释放方法。内存分配方法返回大小为 size 的连续空闲内存的最左侧下标,并为这些内存分配标识 mID。内存释放则是释放 mID 的所有内存单元。

有网友使用链表来维护空间的分配状态,定义节点属性:起点、大小、是否已分配、下一个节点、mID。分配空间时挨个查找,释放空间类似。使用节点对象表示区间,空间合并起来比较方便。

提示说可以使用暴力解法,暴力解的时间复杂度为 O(qn)

// todo 线段树

代码


/**
 * @date 2025-02-25 10:03
 */
class Allocator {

    private int[] flag;
    private int n;

    public Allocator(int n) {
        this.flag = new int[n];
        this.n = n;
    }

    public int allocate(int size, int mID) {
        int cnt = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (flag[i] != 0) {
                cnt = 0;
                continue;
            } else {
                cnt++;
            }
            if (cnt == size) {
                int start = i - size + 1;
                for (; i >= start; i--) {
                    flag[i] = mID;
                }
                return start;
            }
        }
        return -1;
    }

    public int freeMemory(int mID) {
        int cnt = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (flag[i] == mID) {
                flag[i] = 0;
                cnt++;
            }
        }
        return cnt;
    }
}

性能

1206.设计跳表

目标

不使用任何库函数,设计一个 跳表 。

跳表 是在 O(log(n)) 时间内完成增加、删除、搜索操作的数据结构。跳表相比于树堆与红黑树,其功能与性能相当,并且跳表的代码长度相较下更短,其设计思想与链表相似。

例如,一个跳表包含 [30, 40, 50, 60, 70, 90] ,然后增加 80、45 到跳表中,以下图的方式操作:

跳表中有很多层,每一层是一个短的链表。在第一层的作用下,增加、删除和搜索操作的时间复杂度不超过 O(n)。跳表的每一个操作的平均时间复杂度是 O(log(n)),空间复杂度是 O(n)。

了解更多 : https://oi-wiki.org/ds/skiplist/

在本题中,你的设计应该要包含这些函数:

  • bool search(int target) : 返回target是否存在于跳表中。
  • void add(int num): 插入一个元素到跳表。
  • bool erase(int num): 在跳表中删除一个值,如果 num 不存在,直接返回false. 如果存在多个 num ,删除其中任意一个即可。

注意,跳表中可能存在多个相同的值,你的代码需要处理这种情况。

示例 1:

输入
["Skiplist", "add", "add", "add", "search", "add", "search", "erase", "erase", "search"]
[[], [1], [2], [3], [0], [4], [1], [0], [1], [1]]
输出
[null, null, null, null, false, null, true, false, true, false]

解释
Skiplist skiplist = new Skiplist();
skiplist.add(1);
skiplist.add(2);
skiplist.add(3);
skiplist.search(0);   // 返回 false
skiplist.add(4);
skiplist.search(1);   // 返回 true
skiplist.erase(0);    // 返回 false,0 不在跳表中
skiplist.erase(1);    // 返回 true
skiplist.search(1);   // 返回 false,1 已被擦除

说明:

  • 0 <= num, target <= 2 * 10^4
  • 调用search, add, erase操作次数不大于 5 * 10^4

思路

// todo

代码

性能

2209.用地毯覆盖后的最少白色砖块

目标

给你一个下标从 0 开始的 二进制 字符串 floor ,它表示地板上砖块的颜色。

  • floor[i] = '0' 表示地板上第 i 块砖块的颜色是 黑色 。
  • floor[i] = '1' 表示地板上第 i 块砖块的颜色是 白色 。

同时给你 numCarpets 和 carpetLen 。你有 numCarpets 条 黑色 的地毯,每一条 黑色 的地毯长度都为 carpetLen 块砖块。请你使用这些地毯去覆盖砖块,使得未被覆盖的剩余 白色 砖块的数目 最小 。地毯相互之间可以覆盖。

请你返回没被覆盖的白色砖块的 最少 数目。

示例 1:

输入:floor = "10110101", numCarpets = 2, carpetLen = 2
输出:2
解释:
上图展示了剩余 2 块白色砖块的方案。
没有其他方案可以使未被覆盖的白色砖块少于 2 块。

示例 2:

输入:floor = "11111", numCarpets = 2, carpetLen = 3
输出:0
解释:
上图展示了所有白色砖块都被覆盖的一种方案。
注意,地毯相互之间可以覆盖。

说明:

  • 1 <= carpetLen <= floor.length <= 1000
  • floor[i] 要么是 '0' ,要么是 '1' 。
  • 1 <= numCarpets <= 1000

思路

floor.length 块一字排列的砖,floor[i] 的值表示砖的颜色,0 代表黑色,1 代表白色。另有 numCarpets 条长度为 carpetLen 的地毯。求使用地毯覆盖砖块剩余 白色 砖块的最小数目。

假设白色砖块有 k 个,那么可行的方案数有 C(k, numCarpets) 种,即选 k 块白砖为起点覆盖地毯。

//todo

代码

性能

1728.猫和老鼠II

目标

一只猫和一只老鼠在玩一个叫做猫和老鼠的游戏。

它们所处的环境设定是一个 rows x cols 的方格 grid ,其中每个格子可能是一堵墙、一块地板、一位玩家(猫或者老鼠)或者食物。

  • 玩家由字符 'C' (代表猫)和 'M' (代表老鼠)表示。
  • 地板由字符 '.' 表示,玩家可以通过这个格子。
  • 墙用字符 '#' 表示,玩家不能通过这个格子。
  • 食物用字符 'F' 表示,玩家可以通过这个格子。
  • 字符 'C' , 'M' 和 'F' 在 grid 中都只会出现一次。

猫和老鼠按照如下规则移动:

  • 老鼠 先移动 ,然后两名玩家轮流移动。
  • 每一次操作时,猫和老鼠可以跳到上下左右四个方向之一的格子,他们不能跳过墙也不能跳出 grid 。
  • catJump 和 mouseJump 是猫和老鼠分别跳一次能到达的最远距离,它们也可以跳小于最大距离的长度。
  • 它们可以停留在原地。
  • 老鼠可以跳跃过猫的位置。

游戏有 4 种方式会结束:

  • 如果猫跟老鼠处在相同的位置,那么猫获胜。
  • 如果猫先到达食物,那么猫获胜。
  • 如果老鼠先到达食物,那么老鼠获胜。
  • 如果老鼠不能在 1000 次操作以内到达食物,那么猫获胜。

给你 rows x cols 的矩阵 grid 和两个整数 catJump 和 mouseJump ,双方都采取最优策略,如果老鼠获胜,那么请你返回 true ,否则返回 false 。

示例 1:

输入:grid = ["####F","#C...","M...."], catJump = 1, mouseJump = 2
输出:true
解释:猫无法抓到老鼠,也没法比老鼠先到达食物。

示例 2:

输入:grid = ["M.C...F"], catJump = 1, mouseJump = 4
输出:true

示例 3:

输入:grid = ["M.C...F"], catJump = 1, mouseJump = 3
输出:false

示例 4:

输入:grid = ["C...#","...#F","....#","M...."], catJump = 2, mouseJump = 5
输出:false

示例 5:

输入:grid = [".M...","..#..","#..#.","C#.#.","...#F"], catJump = 3, mouseJump = 1
输出:true

说明:

  • rows == grid.length
  • cols = grid[i].length
  • 1 <= rows, cols <= 8
  • grid[i][j] 只包含字符 'C' ,'M' ,'F' ,'.' 和 '#' 。
  • grid 中只包含一个 'C' ,'M' 和 'F' 。
  • 1 <= catJump, mouseJump <= 8

思路

//todo

代码

性能

913.猫和老鼠

目标

两位玩家分别扮演猫和老鼠,在一张 无向 图上进行游戏,两人轮流行动。

图的形式是:graph[a] 是一个列表,由满足 ab 是图中的一条边的所有节点 b 组成。

老鼠从节点 1 开始,第一个出发;猫从节点 2 开始,第二个出发。在节点 0 处有一个洞。

在每个玩家的行动中,他们 必须 沿着图中与所在当前位置连通的一条边移动。例如,如果老鼠在节点 1 ,那么它必须移动到 graph[1] 中的任一节点。

此外,猫无法移动到洞中(节点 0)。

然后,游戏在出现以下三种情形之一时结束:

  • 如果猫和老鼠出现在同一个节点,猫获胜。
  • 如果老鼠到达洞中,老鼠获胜。
  • 如果某一位置重复出现(即,玩家的位置和移动顺序都与上一次行动相同),游戏平局。

给你一张图 graph ,并假设两位玩家都都以最佳状态参与游戏:

  • 如果老鼠获胜,则返回 1;
  • 如果猫获胜,则返回 2;
  • 如果平局,则返回 0 。

示例 1:

输入:graph = [[2,5],[3],[0,4,5],[1,4,5],[2,3],[0,2,3]]
输出:0

示例 2:

输入:graph = [[1,3],[0],[3],[0,2]]
输出:1

说明:

  • 3 <= graph.length <= 50
  • 1 <= graph[i].length < graph.length
  • 0 <= graph[i][j] < graph.length
  • graph[i][j] != i
  • graph[i] 互不相同
  • 猫和老鼠在游戏中总是可以移动

思路

// todo

代码

性能

731.我的日程安排表II

目标

实现一个程序来存放你的日程安排。如果要添加的时间内不会导致三重预订时,则可以存储这个新的日程安排。

当三个日程安排有一些时间上的交叉时(例如三个日程安排都在同一时间内),就会产生 三重预订。

事件能够用一对整数 startTime 和 endTime 表示,在一个半开区间的时间 [startTime, endTime) 上预定。实数 x 的范围为 startTime <= x < endTime。

实现 MyCalendarTwo 类:

  • MyCalendarTwo() 初始化日历对象。
  • boolean book(int startTime, int endTime) 如果可以将日程安排成功添加到日历中而不会导致三重预订,返回 true。否则,返回 false 并且不要将该日程安排添加到日历中。

示例 1:

输入:
["MyCalendarTwo", "book", "book", "book", "book", "book", "book"]
[[], [10, 20], [50, 60], [10, 40], [5, 15], [5, 10], [25, 55]]
输出:
[null, true, true, true, false, true, true]
解释:
MyCalendarTwo myCalendarTwo = new MyCalendarTwo();
myCalendarTwo.book(10, 20); // 返回 True,能够预定该日程。
myCalendarTwo.book(50, 60); // 返回 True,能够预定该日程。
myCalendarTwo.book(10, 40); // 返回 True,该日程能够被重复预定。
myCalendarTwo.book(5, 15);  // 返回 False,该日程导致了三重预定,所以不能预定。
myCalendarTwo.book(5, 10); // 返回 True,能够预定该日程,因为它不使用已经双重预订的时间 10。
myCalendarTwo.book(25, 55); // 返回 True,能够预定该日程,因为时间段 [25, 40) 将被第三个日程重复预定,时间段 [40, 50) 将被单独预定,而时间段 [50, 55) 将被第二个日程重复预定。

说明:

  • 0 <= start < end <= 10^9
  • 最多调用 book 1000 次。

思路

本题与 729.我的日程安排表I 的区别是允许相交一次。

使用差分数组记录区间元素被覆盖的次数,由于数据范围太大,这里使用 TreeMap 计数。

// todo 线段树

代码


/**
 * @date 2025-01-03 10:32
 */
public class MyCalendarTwo {

    TreeMap<Integer, Integer> cnt = new TreeMap<>();

    public MyCalendarTwo() {

    }

    public boolean book(int startTime, int endTime) {
        cnt.put(startTime, cnt.getOrDefault(startTime, 0) + 1);
        cnt.put(endTime, cnt.getOrDefault(endTime, 0) - 1);
        int appearanceCnt = 0;
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : cnt.entrySet()) {
            int key = entry.getKey();
            int value = entry.getValue();
            if (key >= endTime) {
                break;
            }
            appearanceCnt += value;
            if (appearanceCnt > 2) {
                cnt.put(startTime, cnt.getOrDefault(startTime, 0) - 1);
                cnt.put(endTime, cnt.getOrDefault(endTime, 0) + 1);
                return false;
            }
        }
        return true;
    }
}

性能

2545.根据第K场考试的分数排序

目标

班里有 m 位学生,共计划组织 n 场考试。给你一个下标从 0 开始、大小为 m x n 的整数矩阵 score ,其中每一行对应一位学生,而 score[i][j] 表示第 i 位学生在第 j 场考试取得的分数。矩阵 score 包含的整数 互不相同 。

另给你一个整数 k 。请你按第 k 场考试分数从高到低完成对这些学生(矩阵中的行)的排序。

返回排序后的矩阵。

示例 1:

输入:score = [[10,6,9,1],[7,5,11,2],[4,8,3,15]], k = 2
输出:[[7,5,11,2],[10,6,9,1],[4,8,3,15]]
解释:在上图中,S 表示学生,E 表示考试。
- 下标为 1 的学生在第 2 场考试取得的分数为 11 ,这是考试的最高分,所以 TA 需要排在第一。
- 下标为 0 的学生在第 2 场考试取得的分数为 9 ,这是考试的第二高分,所以 TA 需要排在第二。
- 下标为 2 的学生在第 2 场考试取得的分数为 3 ,这是考试的最低分,所以 TA 需要排在第三。

示例 2:

输入:score = [[3,4],[5,6]], k = 0
输出:[[5,6],[3,4]]
解释:在上图中,S 表示学生,E 表示考试。
- 下标为 1 的学生在第 0 场考试取得的分数为 5 ,这是考试的最高分,所以 TA 需要排在第一。
- 下标为 0 的学生在第 0 场考试取得的分数为 3 ,这是考试的最低分,所以 TA 需要排在第二。

说明:

  • m == score.length
  • n == score[i].length
  • 1 <= m, n <= 250
  • 1 <= score[i][j] <= 10^5
  • score 由 不同 的整数组成
  • 0 <= k < n

思路

有一个二维矩阵 score[i][j],根据第 k 列的值进行排序,返回排序后的数组。

直接调用 API 就是一个简单题,本题应该是考察手写排序吧。

// todo

代码


/**
 * @date 2024-12-21 17:31
 */
public class SortTheStudents2545 {

    public int[][] sortTheStudents(int[][] score, int k) {
        Arrays.sort(score, (a, b) -> b[k] - a[k]);
        return score;
    }
}

性能

3291.形成目标字符串需要的最少字符串数I

目标

给你一个字符串数组 words 和一个字符串 target。

如果字符串 x 是 words 中 任意 字符串的 前缀,则认为 x 是一个 有效 字符串。

现计划通过 连接 有效字符串形成 target ,请你计算并返回需要连接的 最少 字符串数量。如果无法通过这种方式形成 target,则返回 -1。

示例 1:

输入: words = ["abc","aaaaa","bcdef"], target = "aabcdabc"
输出: 3
解释:
target 字符串可以通过连接以下有效字符串形成:
words[1] 的长度为 2 的前缀,即 "aa"。
words[2] 的长度为 3 的前缀,即 "bcd"。
words[0] 的长度为 3 的前缀,即 "abc"。

示例 2:

输入: words = ["abababab","ab"], target = "ababaababa"
输出: 2
解释:
target 字符串可以通过连接以下有效字符串形成:
words[0] 的长度为 5 的前缀,即 "ababa"。
words[0] 的长度为 5 的前缀,即 "ababa"。

示例 3:

输入: words = ["abcdef"], target = "xyz"
输出: -1

说明:

  • 1 <= words.length <= 100
  • 1 <= words[i].length <= 5 * 10^3
  • 输入确保 sum(words[i].length) <= 10^5。
  • words[i] 只包含小写英文字母。
  • 1 <= target.length <= 5 * 10^3
  • target 只包含小写英文字母。

思路

有一个字符串数组 words 和目标字符串 target,请你使用最少的字符串前缀组成 target,返回需要的字符串数量,如果无法组成 target 返回 -1

注意前缀是允许重复使用的,状态个数为 target.length ^ 2,深度为 100,直接使用记忆化搜索会超时。

使用字典树加动态规划可以勉强通过,但是明天的通过不了。

//todo KMP 算法 Z 函数 / 字符串哈希+二分 / AC 自动机

代码


/**
 * @date 2024-12-17 8:59
 */
public class MinValidStrings3291 {

    static public class Trie {
        public boolean isLeaf;
        public Trie[] children;

        public Trie() {
            this.children = new Trie[26];
        }

        public Trie build(String[] dict) {
            Trie root = this;
            for (String word : dict) {
                root = this;
                char[] chars = word.toCharArray();
                for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
                    int c = chars[i] - 'a';
                    if (root.children[c] == null) {
                        root.children[c] = new Trie();
                    }
                    root = root.children[c];
                }
                root.isLeaf = true;
            }
            return root;
        }

        public int exists(char[] target, int start) {
            int n = target.length;
            int length = 0;
            Trie root = this;
            int c = target[start] - 'a';
            while (root.children[c] != null) {
                root = root.children[c];
                length++;
                start++;
                if (start == n) {
                    break;
                }
                c = target[start] - 'a';
            }
            return length;
        }

    }

    public int minValidStrings_v1(String[] words, String target) {
        Trie root = new Trie();
        root.build(words);
        char[] chars = target.toCharArray();
        int n = chars.length;
        int[] dp = new int[n];
        Arrays.fill(dp, Integer.MAX_VALUE);
        int length = root.exists(chars, 0);
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            dp[i] = 1;
        }

        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (dp[i - 1] == Integer.MAX_VALUE) {
                return -1;
            }
            length = root.exists(chars, i);
            for (int j = i; j < i + length; j++) {
                dp[j] = Math.min(dp[j], dp[i - 1] + 1);
            }
        }

        return dp[n - 1] == Integer.MAX_VALUE ? -1 : dp[n - 1];
    }

}

性能

1847.最近的房间

目标

一个酒店里有 n 个房间,这些房间用二维整数数组 rooms 表示,其中 rooms[i] = [roomIdi, sizei] 表示有一个房间号为 roomIdi 的房间且它的面积为 sizei 。每一个房间号 roomIdi 保证是 独一无二 的。

同时给你 k 个查询,用二维数组 queries 表示,其中 queries[j] = [preferredj, minSizej] 。第 j 个查询的答案是满足如下条件的房间 id :

  • 房间的面积 至少 为 minSizej ,且
  • abs(id - preferredj) 的值 最小 ,其中 abs(x) 是 x 的绝对值。

如果差的绝对值有 相等 的,选择 最小 的 id 。如果 没有满足条件的房间 ,答案为 -1 。

请你返回长度为 k 的数组 answer ,其中 answer[j] 为第 j 个查询的结果。

示例 1:

输入:rooms = [[2,2],[1,2],[3,2]], queries = [[3,1],[3,3],[5,2]]
输出:[3,-1,3]
解释:查询的答案如下:
查询 [3,1] :房间 3 的面积为 2 ,大于等于 1 ,且号码是最接近 3 的,为 abs(3 - 3) = 0 ,所以答案为 3 。
查询 [3,3] :没有房间的面积至少为 3 ,所以答案为 -1 。
查询 [5,2] :房间 3 的面积为 2 ,大于等于 2 ,且号码是最接近 5 的,为 abs(3 - 5) = 2 ,所以答案为 3 。

示例 2:

输入:rooms = [[1,4],[2,3],[3,5],[4,1],[5,2]], queries = [[2,3],[2,4],[2,5]]
输出:[2,1,3]
解释:查询的答案如下:
查询 [2,3] :房间 2 的面积为 3 ,大于等于 3 ,且号码是最接近的,为 abs(2 - 2) = 0 ,所以答案为 2 。
查询 [2,4] :房间 1 和 3 的面积都至少为 4 ,答案为 1 因为它房间编号更小。
查询 [2,5] :房间 3 是唯一面积大于等于 5 的,所以答案为 3 。

说明:

  • n == rooms.length
  • 1 <= n <= 10^5
  • k == queries.length
  • 1 <= k <= 10^4
  • 1 <= roomIdi, preferredj <= 10^7
  • 1 <= sizei, minSizej <= 10^7

思路

有一个数组 roomsrooms[i][0] 表示第 i 个房间编号,房间编号不重复,rooms[i][1] 表示第 i 个房间大小。有一个查询数组 queriesqueries[j][0] 表示第 j 个查询期望的房间编号queries[j][1] 表示第 j 个查询最小的房间大小。返回查询数组对应的结果数组,查询结果为房间编号,该房间的面积至少为 queries[j][1],且房间编号与 queries[j][0] 的距离最小,如果存在距离相等的情况,取房间编号最小的。

首先按房间大小排序,大小相同的按编号排序。对于每个查询首先二分查找出第一个大于 queries[j][1] 的房间在数组中的位置,接下来需要从该位置往后计算距离 queries[j][0] 最近的房间编号。

// todo 官网题解 Bentley Ottmann, Sparse Table 倍增 RMQ,Range Maximum/Minimum Query

代码


/**
 * @date 2024-12-16 16:23
 */
public class ClosestRoom1847 {

    public int[] closestRoom(int[][] rooms, int[][] queries) {
        Arrays.sort(rooms, (a, b) -> {
            int compare = a[1] - b[1];
            if (compare != 0) {
                return compare;
            }
            return a[0] - b[0];
        });
        int n = rooms.length;
        int k = queries.length;
        int[] res = new int[k];
        int i = 0;
        for (int[] query : queries) {
            int minAreaRoomIndex = lowerBound(rooms, 0, n - 1, query[1]);
            if (minAreaRoomIndex == n) {
                res[i++] = -1;
                continue;
            }
            int dist = Integer.MAX_VALUE;
            int roomId = Integer.MAX_VALUE;
            for (int j = minAreaRoomIndex; j < n; j++) {
                int tmp = Math.abs(query[0] - rooms[j][0]);
                if (tmp < dist) {
                    dist = tmp;
                    roomId = rooms[j][0];
                } else if (tmp == dist) {
                    roomId = Math.min(rooms[j][0], roomId);
                }
            }
            res[i++] = roomId;
        }

        return res;
    }

    public int lowerBound(int[][] rooms, int l, int r, int target) {
        int m = l + ((r - l) >> 1);
        while (l <= r) {
            if (rooms[m][1] >= target) {
                r = m - 1;
            } else {
                l = m + 1;
            }
            m = l + ((r - l) >> 1);
        }
        return l;
    }

}

性能