LeetCode笔记：Biweekly Contest 63

Posted 2021-11-04 墨客无言

• LeetCode笔记：Biweekly Contest 63
  • 1. 题目一
    • 1. 解题思路
    • 2. 代码实现
  • 2. 题目二
    • 1. 解题思路
    • 2. 代码实现
  • 3. 题目三
    • 1. 解题思路
    • 2. 代码实现
  • 4. 题目四
    • 1. 解题思路
    • 2. 代码实现

1. 题目一

给出题目一的试题链接如下：

• 5885. 使每位学生都有座位的最少移动次数

1. 解题思路

这一题思路挺直接的，我们直接对座位和学生位置进行排序，然后逐位取差值即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def minMovesToSeat(self, seats: List[int], students: List[int]) -> int:
        seats = sorted(seats)
        students = sorted(students)
        return sum(abs(x-y) for x, y in zip(seats, students))

提交代码评测得到：耗时36ms，占用内存15.1MB。

2. 题目二

给出题目二的试题链接如下：

• 5886. 如果相邻两个颜色均相同则删除当前颜色

1. 解题思路

这一题由于要求只能够取连续的元素中间的位置，因此，我们只需要统计连续的A和B的个数即可得到Alice以及Bob可做的操作数目。

然后我们比较这两个数的大小关系即可得到最终的胜负关系。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def winnerOfGame(self, colors: str) -> bool:
        
        def count(ch):
            pre = ""
            cnt = 0
            res = 0
            for c in colors:
                if c != pre:
                    if pre == ch and cnt > 2:
                        res += cnt - 2
                    pre = c
                    cnt = 1
                else:
                    cnt += 1
            if pre == ch and cnt > 2:
                res += cnt-2
            return res

        a, b = count("A"), count("B")
        return a > b

提交代码评测得到：耗时164ms，占用内存15MB。

3. 题目三

给出题目三的试题链接如下：

• 5888. 网络空闲的时刻

1. 解题思路

这一题我们只需要考察每一个网络节点的活跃时间，然后求出其中最大的值就是网络空闲前的最后一刻，然后+1即是我们所需的答案。

而对于每一个节点的活跃时间的计算，我们首先计算出这个节点到中心节点的距离，然后他的信号发送会重复到第一次信号发送并传回的时间，即距离的两倍，由此我们可以找到最后一个信号发送的时间点，然后加上单次信号发送到传回的时间，即是这个节点活跃的时间。

2. 代码实现

给出最终的python代码实现如下：

class Solution:
    def networkBecomesIdle(self, edges: List[List[int]], patience: List[int]) -> int:
        n = len(patience)
        
        graph = defaultdict(list)
        for u, v in edges:
            graph[u].append(v)
            graph[v].append(u)

        distance = [0 for _ in range(n)]
        q = [(0, 0)]
        idx, m = 0, 1
        seen = {0}
        while idx < m:
            u, d = q[idx]
            distance[u] = d
            for v in graph[u]:
                if v not in seen:
                    q.append((v, d+1))
                    seen.add(v)
                    m += 1
            idx += 1
        
        def cal_last_time(d, p):
            if p == 0:
                return 0
            t = d * 2
            last = ((t-1) // p) * p
            return last + t
        return max(cal_last_time(d, p) for d, p in zip(distance, patience))+1

提交代码评测得到：耗时532ms，占用内存64.4MB。

4. 题目四

给出题目四的试题链接如下：

• 5887. 两个有序数组的第 K 小乘积

1. 解题思路

这一题的做法我其实借鉴了网上其他大佬们的解题思路。

思路上而言，就是一个二分查找，首先找到可能的乘积的最大值与最小值，然后使用二分查找分别计算对于某一个数可以找到的乘积对的数目$f(x)$。

当$f(x)>=k$且$f(x-1)<k$时，x即为我们最终所需要的解。

而对于$f(x)$的计算，我们同样可以通过二分查找进行优化。

2. 代码实现

给出我们最终的python代码实现如下：

class Solution:
    def kthSmallestProduct(self, nums1: List[int], nums2: List[int], k: int) -> int:
        n, m = len(nums1), len(nums2)

        if n > m:
            return self.kthSmallestProduct(nums2, nums1, k)

        def get_interval():
            s = [nums1[0] * nums2[0], nums1[0] * nums2[-1], nums1[-1] * nums2[0], nums1[-1] * nums2[-1]]
            return min(s), max(s)

        def is_kth(val):
            cnt = 0
            for x in nums1:
                if x == 0:
                    cnt = cnt if val < 0 else cnt + m
                elif x < 0:
                    tgt = math.ceil(val / x)
                    cnt += m - bisect.bisect_left(nums2, tgt)
                else:
                    tgt = val // x
                    cnt += bisect.bisect_right(nums2, tgt)
                if cnt >= k:
                    return 1
            return -1


        i, j = get_interval()
        if is_kth(i) >= 0:
            return i
        while i < j-1:
            val = (i+j) // 2
            status = is_kth(val)
            if status == 1:
                j = val
            else:
                i = val
        return j

提交代码评测得到：耗时3396ms，占用内存21.7MB。