LeetCode笔记：Biweekly Contest 74

Posted 2022-03-21 Espresso Macchiato

• LeetCode笔记：Biweekly Contest 74
  • 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

• 比赛链接：https://leetcode.com/contest/biweekly-contest-74

1. 题目一

给出题目一的试题链接如下：

• 2206. Divide Array Into Equal Pairs

1. 解题思路

这一题的思路还是很直接的，只需要对数组中的每一个元素的个数进行一下统计，要能够成功分组，当且仅当所有元素的个数均为偶数。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def divideArray(self, nums: List[int]) -> bool:
        cnt = Counter(nums)
        return all(v % 2 == 0 for v in cnt.values())

提交代码评测得到：耗时118ms，占用内存14.2MB。

2. 题目二

给出题目二的试题链接如下：

• 2207. Maximize Number of Subsequences in a String

1. 解题思路

这一题的思路其实也比较直接，显然，pattern中没有出现的字符对于结果是无用的，因此，我们首先可以对字符串进行简化，只保留pattern当中出现过的字符，然后，我们来考察如何获得最多的pattern。

在此之前，我们首先考察一种特殊情况，即pattern为两个相同字符的情况，此时根据排列组合，答案事实上是显见的，且字符增加方法也是无所谓的，只要随意增加一个字符即可。

如果pattern的字符不同，那么，增加字符的方式就一定是以下两者之一：

1. 在字符串开头加上pattern[0]
2. 在字符串尾部加上pattern[1]

对于前者，增加的pattern数目为pattern[1]的数目，而对于后者，增加的pattern数目为pattern[0]的数目。

因此，剩下的我们只需要考察原始序列当中包含的pattern数目即可，这个问题只要对每一个pattern[0]字符后面的pattern[1]的数目进行一下求和即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def maximumSubsequenceCount(self, text: str, pattern: str) -> int:
        s = [ch for ch in text if ch in pattern]
        n = len(s)
        if pattern[0] == pattern[1]:
            return n * (n+1) // 2
        cnt = 0
        res = 0
        for ch in s[::-1]:
            if ch == pattern[1]:
                cnt += 1
            else:
                res += cnt
        return res + max(cnt, n-cnt)

提交代码评测得到：耗时169ms，占用内存16.4MB。

3. 题目三

给出题目三的试题链接如下：

• 2208. Minimum Operations to Halve Array Sum

1. 解题思路

这一题我的思路其实挺简单的，不过相对的效率就不是很高……

我的思路就是不断地取最大的元素进行减半处理。

因此，我们就是直接对原数组进行一次排序，然后不断地pop，然后取半，最后二分插入即可。

不过直接这样的解法遇到了超时，因此我们稍微做了一点优化，即：

• 显然的，如果最大的元素减半之后不大于最小的元素，那么最优的解法必然是所有的元素减半，因此，我们返回数组长度即可。

另一方面，对于元素减半之后如果长度小于了最小的元素，那么我们事实上也不再需要将这个元素放回到数组当中了。

通过上述优化，代码不再遇到超时问题，不过还是感觉不太优雅……

anyway，先将就将就吧……

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def halveArray(self, nums: List[int]) -> int:
        nums = sorted(nums)
        if nums[-1] / 2 <= nums[0]:
            return len(nums)
        s = sum(nums) / 2
        rm = 0
        cnt = 0
        while rm < s:
            x = nums.pop() / 2
            rm += x
            cnt += 1
            if rm < s and x > nums[0]:
                bisect.insort(nums, x)
        return cnt

提交代码评测得到：耗时4188ms，占用内存28.8MB。

看了一下当前的最优解法，感觉也就是把二叉排序换成了堆排，没啥本质的区别……

4. 题目四

给出题目四的试题链接如下：

• 2209. Minimum White Tiles After Covering With Carpets

1. 解题思路

这一题感觉就是一个简单地动态规划的题目。

对每一个位置，如果该位置本来就是黑色的话，那么我们无需进行额外的操作，否则，我们可以有两种操作，要不就是铺上地毯，要不然就是不铺，然后继续考虑下一个位置，此时白色格子总数就会+1。

特殊的，如果剩下的地毯可以铺满所有的位置时，那么直接返回0即可；反之，如果地毯已经铺完了，那么只要返回剩下的所有的白色的格子数目即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def minimumWhiteTiles(self, floor: str, numCarpets: int, carpetLen: int) -> int:
        n = len(floor)
        cnt = [0 for _ in range(n+1)]
        for i in range(n-1, -1, -1):
            if floor[i] == "0":
                cnt[i] = cnt[i+1]
            else:
                cnt[i] = cnt[i+1] + 1
        
        @lru_cache(None)
        def dp(idx, k):
            if idx >= n:
                return 0
            elif k == 0:
                return cnt[idx]
            elif k * carpetLen >= n - idx:
                return 0
            elif floor[idx] == "0":
                return dp(idx+1, k)
            
            return min(1 + dp(idx+1, k), dp(idx+carpetLen, k-1))
        
        return dp(0, numCarpets)

提交代码评测得到：耗时2045ms，占用内存178.3MB。