LeetCode 第 180 场周赛 解题报告

5356. 矩阵中的幸运数

题目类型:暴力枚举
枚举每个元素,然后检查是否符合幸运数的要求。

class Solution { 
    public:
        vector<int> luckyNumbers (vector<vector<int>>& matrix) {
            vector<int> res; 
            for(int i = 0, n = matrix.size(); i < n; i++) { 
                for(int j = 0, m = matrix[i].size(); j < m; j++) {
                    bool flag = true;
                    for(int k = 0; flag && k < m; k++) {
                        if(k == j) { continue; }
                        if(matrix[i][j] > matrix[i][k]) { flag = false;}
                    }
                    for(int k = 0; flag && k < n; k++) {
                        if(k == i) { continue; }
                        if(matrix[i][j] < matrix[k][j]) { flag = false;}
                    }
                    if (flag) {
                        res.push_back(matrix[i][j]);
                    }
                }
            }
            return res;
        } 
};

5357. 设计一个支持增量操作的栈

题目类型:模拟,栈
使用 size 变量记录栈的容量,使用 top 变量记录栈顶位置。
坑点:进行 increment 操作时,栈内的元素可能不足 k 个。

const int MAXN = 1000;

class CustomStack {
	int data[MAXN];
	int size;
	int top;
	public:
		CustomStack(int maxSize): size(maxSize), top(0) {}

		void push(int x) {
			if (top < size) {
				data[top++] = x;
			}
		}

		int pop() {
			if(top > 0) {
				return data[--top];
			}
			return -1;
		}

		void increment(int k, int val) {
			for(int i = 0, n = min(k, top); i < n; i++) {
				data[i] += val;
			}
		}
};

5179. 将二叉搜索树变平衡

题目类型:树的遍历,递归,构造
先遍历给出的二叉搜索树,按照中序遍历的顺序将树中元素保存下来。

根据升序数组构造平衡二叉搜索树:

  1. 如果数组为空,则对应的树亦为空。
  2. 如果数组不为空,设长度为 n,那么位置 n 2 \frac{n}{2} 处的元素应为树的根节点。子数组 [ 1 , n 2 1 ] [1, \frac{n}{2}-1] [ n 2 + 1 , n ] [\frac{n}{2}+1, n] 分别对应左右子树。因为两个子数组的长度相差不会超过 1,所以保证了左右子树的高度相差不会超过 1。
/**
 * Definition for a binary tree node.
 * struct TreeNode {
 *     int val;
 *     TreeNode *left;
 *     TreeNode *right;
 *     TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {}
 * };
 */
class Solution {
    void dfs(TreeNode *root, vector<int> &vec) {
        if(root == nullptr) { return; }
        dfs(root->left, vec);
        vec.push_back(root->val);
        dfs(root->right, vec);
    }
    TreeNode* construct(const vector<int> &vec, int L, int R) {
        if(L > R) {
            return nullptr;
        }
        int mid = (L+R)>>1;
        auto ptr = new TreeNode(vec[mid]);
        ptr->right = construct(vec, mid+1, R);
        ptr->left = construct(vec, L, mid-1);
        return ptr;
    }
public:
    TreeNode* balanceBST(TreeNode* root) {
        if(root == nullptr) {
            return nullptr;
        }
        vector<int> data;
        dfs(root, data);
        return construct(data, 0, data.size()-1);
    }
};

5359. 最大的团队表现值

题目类型:快速排序,堆排序,枚举
C++知识点:std::priority_queue,std::greater,运算符重载
坑点:注意在运算过程中数据范围有可能超出 int32。

std::priority_queue 可以参见 http://www.cplusplus.com/reference/queue/priority_queue/
std::greater 可以参见 http://www.cplusplus.com/reference/functional/greater/

思考路书
当两种方案的efficiency相等时,speed之和更大的方案显然更优。
题目的输入决定了最多有 n 种 efficiency。
对于每种 efficiency 肯定都会存在最优的方案。
最终答案肯定就是这个n种方案里面最优的那个。
问题转化成了如何快速求出每种 efficiency 的最优方案:

  • 从大到小枚举efficiency,使用一个数组维护可选的职员。因为efficiency不断减小,所以职员只会被加入这个数组,而绝不会被删除。
  • 在数组种选取 k 个最大的 speed(可使用堆排序维护),使用当前枚举到 efficiency 与 k个最大的speed之和相乘作为当前 efficiency 的最优解。

注意: 选取的 k 个最大speed对应的efficiency可能都大于当前枚举的 efficiency,但是这并不影响最终答案的正确性。因为如果这个选择方案的确为最终答案的话,则其值必然记录在其他 efficiency 的最优解中。
编程技巧:使用 std::priority_queue 代替堆排序代码,提高编码速度。

class Solution {
	struct Engineer {
		int64_t s;
		int64_t e;
		Engineer(int64_t _s, int64_t _e) : s(_s), e(_e) {}
		bool operator < (const Engineer &r) const {
			return this->e > r.e;
		}
	};
	vector<Engineer> data;
	priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;
	public:
	int maxPerformance(int n, vector<int>& speed, vector<int>& efficiency, int k) {
		for(int i = 0; i < n; i++) {
			data.push_back(Engineer(speed[i], efficiency[i]));
		}
		sort(data.begin(), data.end());
		int64_t sum = 0, anw = 0;
		for(int i = 0; i < n; i++) {
            sum += data[i].s;
			pq.push(data[i].s);
			if(pq.size() > size_t(k)) {
				int64_t tmp = pq.top();
				pq.pop();
				sum -= tmp;
			}
			anw = max(anw, sum * data[i].e);
		}
		return anw%(1000000007);
	}
};


扫描关注 HelloNebu 获取更多计算机相关文章~

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/Time_Limit/article/details/104875302
今日推荐