5475. 统计好三元组
题目难度Easy
给你一个整数数组 arr ，以及 a、b 、c 三个整数。请你统计其中好三元组的数量。
如果三元组 (arr[i], arr[j], arr[k]) 满足下列全部条件，则认为它是一个 好三元组 。
0 <= i < j < k < arr.length
|arr[i] - arr[j]| <= a
|arr[j] - arr[k]| <= b
|arr[i] - arr[k]| <= c
其中 |x| 表示 x 的绝对值。
返回 好三元组的数量 。
示例 1：
输入：arr = [3,0,1,1,9,7], a = 7, b = 2, c = 3
输出：4
解释：一共有 4 个好三元组：[(3,0,1), (3,0,1), (3,1,1), (0,1,1)] 。
示例 2：
输入：arr = [1,1,2,2,3], a = 0, b = 0, c = 1
输出：0
解释：不存在满足所有条件的三元组。
提示：
3 <= arr.length <= 100
0 <= arr[i] <= 1000
0 <= a, b, c <= 1000
代码
class Solution {
public int countGoodTriplets(int[] arr, int a, int b, int c) {
int n = arr.length, ret = 0;
for (int i=0; i<n; ++i) {
for (int j=i+1; j<n; ++j) {
for (int k=j+1; k<n; ++k) {
if (Math.abs(arr[i] - arr[j]) <= a && Math.abs(arr[j] - arr[k]) <= b && Math.abs(arr[i] - arr[k]) <= c) {
++ret;
}
}
}
}
return ret;
}
}
5476. 找出数组游戏的赢家
题目难度Medium
给你一个由 不同 整数组成的整数数组 arr 和一个整数 k 。
每回合游戏都在数组的前两个元素（即 arr[0] 和 arr[1] ）之间进行。比较 arr[0] 与 arr[1] 的大小，较大的整数将会取得这一回合的胜利并保留在位置 0 ，较小的整数移至数组的末尾。当一个整数赢得 k 个连续回合时，游戏结束，该整数就是比赛的 赢家 。
返回赢得比赛的整数。
题目数据 保证 游戏存在赢家。
示例 1：
输入：arr = [2,1,3,5,4,6,7], k = 2
输出：5
解释：一起看一下本场游戏每回合的情况：
因此将进行 4 回合比赛，其中 5 是赢家，因为它连胜 2 回合。
示例 2：
输入：arr = [3,2,1], k = 10
输出：3
解释：3 将会在前 10 个回合中连续获胜。
示例 3：
输入：arr = [1,9,8,2,3,7,6,4,5], k = 7
输出：9
示例 4：
输入：arr = [1,11,22,33,44,55,66,77,88,99], k = 1000000000
输出：99
提示：
2 <= arr.length <= 10^5
1 <= arr[i] <= 10^6
arr 所含的整数 各不相同 。
1 <= k <= 10^9
思路
用
LinkedList
实现单次游戏的
O(1)
时间复杂度模拟。注意特判
k >= arr.length
的情况，直接返回数组中最大的数，否则会超时
代码
class Solution {
public int getWinner(int[] arr, int k) {
int success = 0, winner = -1, preWinner = -1, arrMax = -1, n = arr.length;
LinkedList<Integer> ll = new LinkedList<>();
for (int num: arr) {
ll.add(num);
arrMax = Math.max(arrMax, num);
}
if (k >= n) {
return arrMax;
}
while (true) {
if (ll.get(0) > ll.get(1)) {
winner = ll.get(0);
int tail = ll.remove(1);
ll.add(tail);
} else {
winner = ll.get(1);
int tail = ll.removeFirst();
ll.add(tail);
}
if (winner == preWinner) {
++success;
} else {
success = 1;
}
preWinner = winner;
// System.out.println(winner + ": " + success);
if (success == k) {
return winner;
}
}
}
}
5477. 排布二进制网格的最少交换次数
题目难度Medium
给你一个 n x n 的二进制网格 grid，每一次操作中，你可以选择网格的 相邻两行 进行交换。
一个符合要求的网格需要满足主对角线以上的格子全部都是 0 。
请你返回使网格满足要求的最少操作次数，如果无法使网格符合要求，请你返回 -1 。
主对角线指的是从 (1, 1) 到 (n, n) 的这些格子。
示例 1：
输入：grid = [[0,0,1],[1,1,0],[1,0,0]]
输出：3
示例 2：
输入：grid = [[0,1,1,0],[0,1,1,0],[0,1,1,0],[0,1,1,0]]
输出：-1
解释：所有行都是一样的，交换相邻行无法使网格符合要求。
示例 3：
输入：grid = [[1,0,0],[1,1,0],[1,1,1]]
输出：0
提示：
n == grid.length
n == grid[i].length
1 <= n <= 200
grid[i][j] 要么是 0 要么是 1 。
思路
贪心。当前行不符合要求时总是寻找下方第一个符合要求的行移动到当前行的位置。
代码
class Solution:
def minSwaps(self, grid: List[List[int]]) -> int:
n = len(grid)
firstKs = [0] * n
for i in range(n):
k = 0
for j in range(n):
if grid[i][j] == 1:
k = j
firstKs[i] = k
ret = 0
for i, k in enumerate(firstKs):
if k > i:
flag = False
for j in range(i+1, n):
if firstKs[j] <= i:
ret += j - i
flag = True
for l in reversed(range(i+1, j+1)):
firstKs[l] = firstKs[l-1]
break
if not flag:
return -1
return ret
5478. 最大得分
题目难度Hard
你有两个 有序 且数组内元素互不相同的数组 nums1 和 nums2 。
一条 合法路径 定义如下：
选择数组 nums1 或者 nums2 开始遍历（从下标 0 处开始）。
从左到右遍历当前数组。
如果你遇到了 nums1 和 nums2 中都存在的值，那么你可以切换路径到另一个数组对应数字处继续遍历（但在合法路径中重复数字只会被统计一次）。
得分定义为合法路径中不同数字的和。
请你返回所有可能合法路径中的最大得分。
由于答案可能很大，请你将它对 10^9 + 7 取余后返回。
示例 1：
输入：nums1 = [2,4,5,8,10], nums2 = [4,6,8,9]
输出：30
解释：合法路径包括：
[2,4,5,8,10], [2,4,5,8,9], [2,4,6,8,9], [2,4,6,8,10],（从 nums1 开始遍历）
[4,6,8,9], [4,5,8,10], [4,5,8,9], [4,6,8,10] （从 nums2 开始遍历）
最大得分为上图中的绿色路径 [2,4,6,8,10] 。
示例 2：
输入：nums1 = [1,3,5,7,9], nums2 = [3,5,100]
输出：109
解释：最大得分由路径 [1,3,5,100] 得到。
示例 3：
输入：nums1 = [1,2,3,4,5], nums2 = [6,7,8,9,10]
输出：40
解释：nums1 和 nums2 之间无相同数字。
最大得分由路径 [6,7,8,9,10] 得到。
示例 4：
输入：nums1 = [1,4,5,8,9,11,19], nums2 = [2,3,4,11,12]
输出：61
提示：
1 <= nums1.length <= 10^5
1 <= nums2.length <= 10^5
1 <= nums1[i], nums2[i] <= 10^7
nums1 和 nums2 都是严格递增的数组。
思路
动态规划。看到两个有序数组，想到类似归并排序的双指针。
两个一维dp数组，
dp1[i]
表示以
nums1[i]
为结尾的路径的最大得分，
dp2[j]
表示以
nums2[j]
为结尾的路径的最大得分。类似归并排序的归并过程，两个指针
i
和
j
根据
nums1[i]
和
nums2[j]
的大小关系交替前进。
设
nums1.length = n1
,
nums2.length = n2
，则时间复杂度为
O(n1 + n2)
.
另外注意取模以后的最大值不等于原本的最大值。因此不要提前取模，用
long
运算。
代码
class Solution {
private static final long mod = 1000000007;
public int maxSum(int[] nums1, int[] nums2) {
int n1 = nums1.length, n2 = nums2.length, i = 0, j = 0;
long[] dp1 = new long[n1+1], dp2 = new long[n2+1];
long ret = 0;
while (i < n1 && j < n2) {
if (nums1[i] < nums2[j]) {
dp1[i+1] = dp1[i] + nums1[i];
// dp2[j+1] = dp2[j] + nums2[j];
++i;
} else if (nums1[i] > nums2[j]) {
// dp1[i+1] = dp1[i] + nums1[i];
dp2[j+1] = dp2[j] + nums2[j];
++j;
} else {
dp1[i+1] = dp2[j+1] = Math.max(dp1[i] + nums1[i], dp2[j] + nums2[j]);
++i;
++j;
}
}
while (i < n1) {
dp1[i+1] = dp1[i] + nums1[i];
++i;
}
while (j < n2) {
dp2[j+1] = dp2[j] + nums2[j];
++j;
}
for (i=1; i<=n1; ++i) {
ret = Math.max(ret, dp1[i]);
}
for (i=1; i<n2; ++i) {
ret = Math.max(ret, dp2[j]);
}
return (int)(ret % mod);
}
}