两道编程题 - 贪心+模拟（不过挺像滑动窗口的）

2383. 赢得比赛需要的最少训练时长（23.3.13）

题目链接：2383. 赢得比赛需要的最少训练时长
题目大意：
你正在参加一场比赛，给你两个正整数 initialEnergy 和 initialExperience 分别表示你的初始精力和初始经验。
另给你两个下标从 0 开始的整数数组 energy 和 experience，长度均为 n 。
你将会依次对上 n 个对手。第 i 个对手的精力和经验分别用 energy[i] 和 experience[i] 表示。当你对上对手时，需要在经验和精力上都严格超过对手才能击败他们，然后在可能的情况下继续对上下一个对手。
击败第 i 个对手会使你的经验增加 experience[i]，但会将你的精力减少 energy[i] 。
在开始比赛前，你可以训练几个小时。每训练一个小时，你可以选择将增加经验增加 1 或者将精力增加 1 。
返回击败全部 n 个对手需要训练的最少小时数目。

注意：（1）n == energy.length == experience.length；（2）1 <= n <= 100；（3）1 <= initialEnergy, initialExperience, energy[i], experience[i] <= 100

示例：

输入：initialEnergy = 5, initialExperience = 3, energy = [1,4,3,2], experience = [2,6,3,1]
输出：8
解释：在 6 小时训练后，你可以将精力提高到 11 ，并且再训练 2 个小时将经验提高到 5 。
按以下顺序与对手比赛：
- 你的精力与经验都超过第 0 个对手，所以获胜。
  精力变为：11 - 1 = 10 ，经验变为：5 + 2 = 7 。
- 你的精力与经验都超过第 1 个对手，所以获胜。
  精力变为：10 - 4 = 6 ，经验变为：7 + 6 = 13 。
- 你的精力与经验都超过第 2 个对手，所以获胜。
  精力变为：6 - 3 = 3 ，经验变为：13 + 3 = 16 。
- 你的精力与经验都超过第 3 个对手，所以获胜。
  精力变为：3 - 2 = 1 ，经验变为：16 + 1 = 17 。
在比赛前进行了 8 小时训练，所以返回 8 。
可以证明不存在更小的答案。

输入：initialEnergy = 2, initialExperience = 4, energy = [1], experience = [3]
输出：0
解释：你不需要额外的精力和经验就可以赢得比赛，所以返回 0 。

参考代码：

class Solution:
    def minNumberOfHours(self, initialEnergy: int, initialExperience: int, energy: List[int], experience: List[int]) -> int:
        n = len(experience)
        eS = sum(energy)
        ans = eS-initialEnergy+1 if eS>=initialEnergy else 0
        ta = initialExperience
        for a in experience:
            if ta <= a:
                ans += a-ta+1
                # 要比当前值大1 所以ta=a+1
                ta = a+1
            ta += a
            print(ta)
        return ans

时间复杂度： $O (n)$ ，其中 n 为数组 energy 的长度。
空间复杂度： $O (n)$

1605. 给定行和列的和求可行矩阵（23.3.14）

题目链接：1605. 给定行和列的和求可行矩阵
题目大意：
给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum ，其中 rowSum[i] 是二维矩阵中第 i 行元素的和， colSum[j] 是第 j 列元素的和。换言之你不知道矩阵里的每个元素，但是你知道每一行和每一列的和。
请找到大小为 rowSum.length x colSum.length 的任意非负整数矩阵，且该矩阵满足 rowSum 和 colSum 的要求。
请你返回任意一个满足题目要求的二维矩阵，题目保证存在至少一个可行矩阵。

注意：（1）1 <= rowSum.length, colSum.length <= 500；（2）0 <= rowSum[i], colSum[i] <= $10^8$ ；（3）sum(rowSum) == sum(colSum)。

示例：

输入：rowSum = [3,8], colSum = [4,7]
输出：[[3,0],
     		[1,7]]
解释：
第 0 行：3 + 0 = 3 == rowSum[0]
第 1 行：1 + 7 = 8 == rowSum[1]
第 0 列：3 + 1 = 4 == colSum[0]
第 1 列：0 + 7 = 7 == colSum[1]
行和列的和都满足题目要求，且所有矩阵元素都是非负的。
另一个可行的矩阵为：[[1,2],
                  					 [3,5]]

输入：rowSum = [5,7,10], colSum = [8,6,8]
输出：[[0,5,0],
      		[6,1,0],
      		[2,0,8]]

输入：rowSum = [14,9], colSum = [6,9,8]
输出：[[0,9,5],
      		[6,0,3]]

输入：rowSum = [1,0], colSum = [1]
输出：[[1],
      		[0]]

输入：rowSum = [0], colSum = [0]
输出：[[0]]

参考代码：

class Solution:
    def restoreMatrix(self, rowSum: List[int], colSum: List[int]) -> List[List[int]]:
        m,n = len(rowSum),len(colSum)
        ans = [[0]*n for _ in range(m)]
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                x = min(rowSum[i],colSum[j])
                ans[i][j] = x
                rowSum[i] -= x
                colSum[j] -= x
        return ans

时间复杂度： $\times n)$ ，其中 m,n 为数组的行数和列数。
空间复杂度： $\times n)$

小结

这道题理解起来思路并不难，主要是自己绊在了条件判断上，记住需要如果每次能量比较不满足严格大于要求时，需要更新下次用于能量对比的值，也就是这行代码ta = a+1 ，细心一些。