LeetCode之Weekly Contest 93

Posted 2020-12-04 youdias

第一题：二进制间距

问题：

给定一个正整数 N，找到并返回 N 的二进制表示中两个连续的 1 之间的最长距离。 

如果没有两个连续的 1，返回 0 。

 

示例 1：

输入：22
输出：2
解释：
22 的二进制是 0b10110 。
在 22 的二进制表示中，有三个 1，组成两对连续的 1 。
第一对连续的 1 中，两个 1 之间的距离为 2 。
第二对连续的 1 中，两个 1 之间的距离为 1 。
答案取两个距离之中最大的，也就是 2 。

示例 2：

输入：5
输出：2
解释：
5 的二进制是 0b101 。

示例 3：

输入：6
输出：1
解释：
6 的二进制是 0b110 。

示例 4：

输入：8
输出：0
解释：
8 的二进制是 0b1000 。
在 8 的二进制表示中没有连续的 1，所以返回 0 。

 

提示：

• 1 <= N <= 10^9

链接：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-93/problems/binary-gap/

分析：

首先将数据转换为二进制用vector存储起来，然后在存储数字vector中的1的坐标，新的坐标vector中相邻两个差值最大的就是最大距离。

如果0个数不到两个，则返回0

AC Code：

 1 class Solution {
 2 public:
 3     int binaryGap(int N) {        
 4         int ret = 0;
 5         vector<int> nums;  //转换为二进制数字，存储每一位
 6         while (N)
 7         {
 8             nums.emplace_back(N & 0x01);
 9             N /= 2;
10         }
11         vector<int> diss;//记录1的坐标
12         for (int i = 0; i < nums.size(); i++)
13         {
14             if (nums[i] == 1)
15             {
16                 diss.emplace_back(i);
17             }
18         }        
19         if (diss.size() <= 1)
20         {
21             return 0;
22         }
23         int f = diss[0];
24         for (int i = 1; i < diss.size(); i++)
25         {
26             ret = max(ret, diss[i] - diss[i - 1]);
27         }
28 
29         return ret;
30     }
31 };

 

其他：

目前看不到用时最短code，第一code：

 1     class Solution {
 2         public int binaryGap(int N) {
 3             int prev = -1;
 4             int ret = 0;
 5             for(int i = 0;i < 31;i++){
 6                 if(N<<~i<0){  
 7                     if(prev >= 0){
 8                         ret = Math.max(ret, i - prev);
 9                     }
10                     prev = i;
11                 }
12             }
13             return ret;
14         }
15     }

将数据左移0-30位，0左移30位还是0,1左移30位是0x80000000，最高位是符号位，如果N<<~i <0，说明当前最高位是1，思路其实和上面差不多，都是找到两个1之间距离，更新取大值，不过我的是从低位算起，这个是从高位算起。

 

第一题：重新排序得到 2 的幂

问题：

从正整数 N 开始，我们按任何顺序（包括原始顺序）将数字重新排序，注意其前导数字不能为零。

如果我们可以通过上述方式得到 2 的幂，返回 true；否则，返回 false。

 

示例 1：

输入：1
输出：true

示例 2：

输入：10
输出：false

示例 3：

输入：16
输出：true

示例 4：

输入：24
输出：false

示例 5：

输入：46
输出：true

 

提示：

1. 1 <= N <= 10^9

链接：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-93/problems/reordered-power-of-2/

分析：

如果将数字按照每位数字进行重新排列组合后检验是否是2的幂，一来比较复杂，二来位数多了后排列组合可能太多。反向思考下，知道数据“长度”，找到符合该长度的可能的2的幂的数字，然后数字按照大小重新排序，如果一致则说明能组成2的幂。

AC Code：

 

 1 class Solution {
 2 public:
 3     bool reorderedPowerOf2(int N) {
 4         //先找到数字位数，得到该范围内的合法数据，每个数字单独排序，如果vector一致，则可以
 5         bool ret = false;
 6         vector<int> ornums;
 7         int length = 0;
 8         while (N)
 9         {
10             ornums.emplace_back(N % 10);
11             N /= 10;
12         }
13         sort(ornums.begin(), ornums.end());
14         
15         length = ornums.size();
16         vector<vector<int>> checks;
17         checks = getvalidnums(length);
18         int sameflag = true;
19         for (int i = 0; i < checks.size(); i++)
20         {
21             if (checks[i].size() == length)
22             {
23                 sameflag = true;
24                 for (int j = 0; j < checks[i].size(); j++)
25                 {
26                     if (checks[i][j] != ornums[j])
27                     {
28                         sameflag = false;
29                         break;
30                     }
31                 }
32                 //
33                 if (sameflag == false)
34                 {
35                     continue;
36                 }
37                 else
38                 {
39                     return true;                    
40                 }
41             }
42         }
43         return ret;
44         
45     }
46     vector<vector<int>> getvalidnums(int len)
47     {
48         vector<vector<int>> ret;
49         vector<int> tmp;
50         vector<int> tmpnum;
51         tmp = getvalidnum(len);
52         for (int i = 0; i < tmp.size(); i++)
53         {
54             int tmpdata = tmp[i];
55             tmpnum.clear();
56             while (tmpdata)
57             {
58                 tmpnum.emplace_back(tmpdata % 10);
59                 tmpdata /= 10;
60             }
61             sort(tmpnum.begin(), tmpnum.end());
62             ret.emplace_back(tmpnum);
63         }
64         return ret;
65     }
66     vector<int> getvalidnum(int len)
67     {
68         vector<int> ret;
69         int low = (int)pow(10, len - 1);
70         int high = (int)pow(10, len);
71         for (int i = 0; (int)pow(2, i) < high; i++)
72         {
73             if ((int)pow(2, i) >= low)
74             {
75                 ret.emplace_back((int)pow(2, i));
76             }
77         }
78         
79         return ret;
80     }
81     
82 };

其他：

第一code：

 1         classcl  Solution {
 2         
 3         int[] freq(char[] s)
 4         {
 5             int[] f = new int[10];
 6             for(char c : s){
 7                 f[c-‘0‘]++;
 8             }
 9             return f;
10         }
11         
12         public boolean reorderedPowerOf2(int N) {
13             char[] s = Integer.toString(N).toCharArray();
14             int[] f = freq(s);
15             
16             for(long i = 1;i <= 1<<30;i*=2){
17                 int[] g = freq(Long.toString(i).toCharArray());
18                 if(Arrays.equals(f, g))return true;
19             }
20             return false;
21         }
22     }

看起来像是JAVA，首先将数字转换为字符串s，然后转为数字数组f，f实际上记录的是0-9每个数字出现的个数。在1-1<<30 范围内（每次加倍），检测得到的数字i的数字数组（即组成数字的0-9每个的个数）是否和f一致。

第三题：优势洗牌

问题：

给定两个大小相等的数组 A 和 B，A 相对于 B 的优势可以用满足 A[i] > B[i] 的索引 i 的数目来描述。

返回 A 的任意排列，使其相对于 B 的优势最大化。

 

示例 1：

输入：A = [2,7,11,15], B = [1,10,4,11]
输出：[2,11,7,15]

示例 2：

输入：A = [12,24,8,32], B = [13,25,32,11]
输出：[24,32,8,12]

 

提示：

1. 1 <= A.length = B.length <= 10000
2. 0 <= A[i] <= 10^9
3. 0 <= B[i] <= 10^9

 

 

链接：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-93/problems/advantage-shuffle/

分析：

目的是想要赢得场次多，类似田忌赛马，如果赢不了，直接拿最差的来应对。

首先将两个队伍按照实力排序，从强到弱AB对战，如果Ａ能赢则迎战，否则Ａ中最弱的来应对，Ａ中的当前最强应对Ｂ的下一个。

AC Code：

 

 1 class Solution {
 2 public:
 3 vector<int> advantageCount(vector<int>& A, vector<int>& B) {
 4         vector<int> ret;
 5         vector<int> ShadowA(A);　　//引用传递，避免修改到AB，其实用不到的
 6         vector<int> ShadowB(B);
 7         sort(ShadowA.begin(), ShadowA.end()); //先进行排序，方便对战
 8         sort(ShadowB.begin(), ShadowB.end());
 9         vector<pair<int, int>> battles; //
10         //vector<int> Aleft; //本来想要的是如果B中的某一个A中剩余部分没有人赢得了，跳过，结束后A中剩余部分直接和B中剩余部分随便匹配，反正打不过。不过提交出错后调试发现直接拿当前最弱的来应对就好了。
11         //vector<int> Bleft;
12         int ilow = 0;  //A中当前最弱的坐标
13         for (int i = ShadowA.size() - 1, j = ShadowB.size() - 1; i >= ilow, j >= 0;)
14         {
15 
16             if (ShadowA[i] > ShadowB[j])  //能赢，进行匹配
17             {
18                 pair<int, int> tmp{ ShadowB[j], ShadowA[i] };
19                 battles.emplace_back(tmp);
20                 i--;
21                 j--;
22                 //continue;
23             }
24             else
25             {
26                 //Bleft.emplace_back(ShadowB[j]);
27                 pair<int, int> tmp{ ShadowB[j], ShadowA[ilow] };  //打不过，直接拿Ａ中最弱的一个来应对
28                 battles.emplace_back(tmp);
29                 ilow++;
30                 j--;
31                 //continue;
32             }
33 
34         }
35     
36         for (int i = 0; i < B.size(); i++)　　　//将交战匹配对按照B中原有顺序排列输出A的出战顺序
37         {
38             for (int j = battles.size() - 1; j >= 0; j--)
39             {
40                 if (battles[j].first == B[i])
41                 {
42                     ret.emplace_back(battles[j].second);
43                     battles.erase(battles.begin() + j);
44                     break;
45                 }
46             }
47         }
48     
49         return ret;
50     }
51 };

其他：

第一code：

 1 class Solution {
 2         public int[] advantageCount(int[] a, int[] b) {
 3             int n = a.length;
 4             int[][] bi = new int[n][];
 5             for(int i = 0;i < n;i++){
 6                 bi[i] = new int[]{b[i], i};
 7             }
 8             Arrays.sort(bi, new Comparator<int[]>() {
 9                 public int compare(int[] a, int[] b) {
10                     return a[0] - b[0];
11                 }
12             });
13             Arrays.sort(a);
14             int p = 0;
15             int[] ra = new int[n];
16             Arrays.fill(ra, -1);
17             boolean[] used = new boolean[n];
18             for(int i = 0;i < n;i++){
19                 while(p < n && a[p] <= bi[i][0]){
20                     p++;
21                 }
22                 if(p < n){
23                     ra[bi[i][1]] = a[p];
24                     used[p] = true;
25                     p++;
26                 }
27             }
28             int q = 0;
29             for(int i = 0;i < n;i++){
30                 if(!used[i]){
31                     while(q < n && ra[q] != -1)q++;
32                     assert q < n;
33                     ra[q] = a[i];
34                 }
35             }
36             return ra;
37         }
38     }    

还是java，不太懂而且没环境不太好调试查看，大概意思是对A进行排序，然后B中的每一个充A中找到最接近但比B大的数字来迎战？

第二用的是C++：

 1 class Solution {
 2 public:
 3     vector<int> advantageCount(vector<int>& a, vector<int>& b) {
 4       int i,j,k,n,l;
 5       vector<pair<int,int> > bb;
 6       vector<pair<int,int> > aa;
 7       vector<int> ans;
 8       bb.clear();
 9       n=a.size();
10       for (i=0;i<n;i++)
11         bb.push_back(make_pair(b[i],i));
12       ans.clear();
13       for (i=0;i<n;i++)
14         ans.push_back(-1);
15       sort(a.begin(),a.end());
16       reverse(a.begin(),a.end());
17       sort(bb.begin(),bb.end());
18       reverse(bb.begin(),bb.end());
19       j=0;
20       for (i=0;i<a.size();i++)
21       {
22         while ((j<bb.size())&&(bb[j].first>=a[i])) j++;
23         if (j==bb.size()) break;
24         ans[bb[j].second]=a[i];
25         j++;
26       }
27       l=0;
28       for (k=i;k<a.size();k++)
29       {
30         while ((l<ans.size())&&(ans[l]!=-1)) l++;
31         ans[l]=a[k];
32         l++;
33       }
34       return ans;
35     }
36 };

 

第四题：最低加油次数

问题：

汽车从起点出发驶向目的地，该目的地位于出发位置东面 target 英里处。

沿途有加油站，每个 station[i] 代表一个加油站，它位于出发位置东面 station[i][0] 英里处，并且有 station[i][1] 升汽油。

假设汽车油箱的容量是无限的，其中最初有 startFuel 升燃料。它每行驶 1 英里就会用掉 1 升汽油。

当汽车到达加油站时，它可能停下来加油，将所有汽油从加油站转移到汽车中。

为了到达目的地，汽车所必要的最低加油次数是多少？如果无法到达目的地，则返回 -1 。

注意：如果汽车到达加油站时剩余燃料为 0，它仍然可以在那里加油。如果汽车到达目的地时剩余燃料为 0，仍然认为它已经到达目的地。

 

示例 1：

输入：target = 1, startFuel = 1, stations = []
输出：0
解释：我们可以在不加油的情况下到达目的地。

示例 2：

输入：target = 100, startFuel = 1, stations = [[10,100]]
输出：-1
解释：我们无法抵达目的地，甚至无法到达第一个加油站。

示例 3：

输入：target = 100, startFuel = 10, stations = [[10,60],[20,30],[30,30],[60,40]]
输出：2
解释：
我们出发时有 10 升燃料。
我们开车来到距起点 10 英里处的加油站，消耗 10 升燃料。将汽油从 0 升加到 60 升。
然后，我们从 10 英里处的加油站开到 60 英里处的加油站（消耗 50 升燃料），
并将汽油从 10 升加到 50 升。然后我们开车抵达目的地。
我们沿途在1两个加油站停靠，所以返回 2 。

 

提示：

1. 1 <= target, startFuel, stations[i][1] <= 10^9
2. 0 <= stations.length <= 500
3. 0 < stations[0][0] < stations[1][0] < ... < stations[stations.length-1][0] < target

链接：https://leetcode-cn.com/contest/weekly-contest-93/problems/minimum-number-of-refueling-stops/

分析：

最开始采用贪心策略，在当前能跑到的范围内找到油量最大的加油站，在那里加油，最后几分钟纯粹尝试下，当然失败了，局部的第二大未必就比另一个范围的最大值小。

当初做LeetCode的初衷本来就是长长见识，避免彻底废掉，上周的第四题折腾了好几个晚上，到现在92周总结都还没写，所以这次没准备纠结太多，稍微尝试了下，比如从起点开始，得到所有可能的路径，然后一直扩展

下去，最后得到所有能到达终点的策略，从中选择加油次数最小的。

比如给出的例子中，100/10， [[10,60],[20,30],[30,30],[60,40]]

初始油量10，[0,10]，10范围内只有一个加油站没得选，{[0,10],[10,60]}，当前位置10，油量60，可以到到极限70，剩下加油站都可以到达，下一次扩展结果

0/10+10/60+20/30：当前油量：80，位置20，剩余里程80

0/10+10/60+30/30：当前油量：70，位置30，剩余里程70

0/10+10/60+60/40：当前油量：50，位置60，剩余里程40

上面任意一个都可以到达目的地。

假设某一路线A一能够到达目的地，剩余部分只要已经加油次数超过A的次数，即可舍去。

但是这样涨下去可能爆内存，而且贪心时候给出的一个测例{ { 13, 21 }, { 26, 115 }, { 100, 47 }, { 225, 99 }, { 299, 141 }, { 444, 198 }, { 608, 190 }, { 636, 157 }, { 647, 255 }, { 841, 123 } };

尝试手动模拟，结果数据太多难以模拟，而且懒得折腾了，直接参考第一code。

 

做法是首先得到当前能到达的所有加油站，按照油量排序存储起来，在油量最多的那个里面加油，然后再根据当前位置以及油量，找到所有能够到达的位置，将加油站油量存储起来。

通过优先队列存储油量，这样的好处是自动在top位置存储当前油量最多的加油站，由于队列里面存储的加油站都是当前可达的，所以即使油量多的两个加油站是相邻的，也会在后面更新过程中用到，避免错过局部最大值。

在{ { 13, 21 }, { 26, 115 }, { 100, 47 }, { 225, 99 }, { 299, 141 }, { 444, 198 }, { 608, 190 }, { 636, 157 }, { 647, 255 }, { 841, 123 } }例子中，target 1000，初始油量299

首先第一次可达前5个加油站，按照油量排序：299/141,26/115,225/99,100/47，12/21，

选择299/141加油，此时位置299，油量299+141-299=141，剩余加油站[26/115,225/99,100/47,12/21]，能够到达最远距离299+141=440（其实最远距离就是油量累加和），没有新的可以到达的加油站，从剩余加油站中选择油量最大的，即26/115，

当前能够到达440+115=555位置，新增加油站444/198，插入进去，当前剩余加油站[444/198,225/99,100/47,12/21]，选择最大油量198，

则当前位置444，能够到达最远距离299+141+115+198=753，新增加油站后剩余加油站 [647/255,608/190,636/157,225/99,100/47,12/21 ]，选择最大油量647/255

则此时能到达最远距离753+255=1008，达到target1000，则最终选择的加油站是26/115,299/141,444/198,647/255，即需要加油4次。

 

AC Code：

 

 1 class Solution {
 2 public:
 3 int minRefuelStops(int target, int startFuel, vector<vector<int>>& stations) {
 4         priority_queue<int> queue;
 5         int ret = 0;
 6         int p = 0; //加油站下标
 7         int d = startFuel; //当前能到达的位置
 8         while (true)
 9         {
10             while (p < stations.size() && stations[p][0] <= d)  //将当前能到达的加油站都存储起来
11             {
12                 queue.push(stations[p][1]);
13                 p++;
14             }
15             if (d >= target)  //当前油量能够到达终点
16             {
17                 return ret;
18             }
19             if (queue.empty() == 1)
20             {
21                 return -1;
22             }
23             d += queue.top();  //在能到达的加油站中取油量最大的一个
24             queue.pop();
25             ret++;
26         }
27     }
28 };

 

其他：

1.需要熟悉STL 中的一些基本性质，比如C++中priorty_queue是大堆，Java中貌似是最小堆，所以第一的code中需要存储-XXX来变相将小堆当做大堆用。

2.了解贪心算法的局限性

3.需要提高建模能力，好多问题本质上都是数学问题。

总结：

答出了三题，不过这一次题目相对简单，之前一次答出三题，提交错误好几次都能200+名，这次就提交错误两次都600+名了，虽然LeetCode周赛只是用来练习，能够排名靠前也是好的，难题要能做出来，简单题要能做的快。就目前个人能力来说，15+20+20+35的时间分配比较合理，而且一般来说最后30分钟还基本上都用到了前面三个题中，希望年前能够AK一次。