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LeetCode Weekly Contest 1915424. 数组中两元素的最大乘积5425. 切割后面积最大的蛋糕5426. 重新规划路线5427. 两个盒子中球的颜色数相同的概率

5424. 数组中两元素的最大乘积

给你一个整数数组 nums,请你选择数组的两个不同下标 i 和 j,使 (nums[i]-1)*(nums[j]-1) 取得最大值。

请你计算并返回该式的最大值。

示例 1:

输入:nums = [3,4,5,2]

输出:12

解释:如果选择下标 i=1 和 j=2(下标从 0 开始),则可以获得最大值,(nums[1]-1)(nums[2]-1) = (4-1)(5-1) = 3*4 = 12 。

示例 2:

输入:nums = [1,5,4,5]

输出:16

解释:选择下标 i=1 和 j=3(下标从 0 开始),则可以获得最大值 (5-1)*(5-1) = 16 。

示例 3:

输入:nums = [3,7]

输出:12

提示:

2 <= nums.length <= 500

1 <= nums[i] <= 10^3

代码

class Solution {
    public int maxProduct(int[] nums) {
        int i = 0, topidx = 0, secidx = 0, n = nums.length, topmax = 0, secmax = 0;
        for (i=0; i<n; ++i) {
            if (nums[i] > topmax) {
                topidx = i;
                topmax = nums[i];
            }
        }
        for (i=0; i<n; ++i) {
            if (i == topidx) {
                continue;
            }
            if (nums[i] > secmax) {
                secidx = i;
                secmax = nums[i];
            }
        }
        return (topmax - 1) * (secmax - 1);
    }
}
           

5425. 切割后面积最大的蛋糕

矩形蛋糕的高度为 h 且宽度为 w,给你两个整数数组 horizontalCuts 和 verticalCuts,其中 horizontalCuts[i] 是从矩形蛋糕顶部到第 i 个水平切口的距离,类似地, verticalCuts[j] 是从矩形蛋糕的左侧到第 j 个竖直切口的距离。

请你按数组 horizontalCuts 和 verticalCuts 中提供的水平和竖直位置切割后,请你找出 面积最大 的那份蛋糕,并返回其 面积 。由于答案可能是一个很大的数字,因此需要将结果对 10^9 + 7 取余后返回。

示例 1:

LeetCode Weekly Contest 1915424. 数组中两元素的最大乘积5425. 切割后面积最大的蛋糕5426. 重新规划路线5427. 两个盒子中球的颜色数相同的概率

输入:h = 5, w = 4, horizontalCuts = [1,2,4], verticalCuts = [1,3]

输出:4

解释:上图所示的矩阵蛋糕中,红色线表示水平和竖直方向上的切口。切割蛋糕后,绿色的那份蛋糕面积最大。

示例 2:

LeetCode Weekly Contest 1915424. 数组中两元素的最大乘积5425. 切割后面积最大的蛋糕5426. 重新规划路线5427. 两个盒子中球的颜色数相同的概率

输入:h = 5, w = 4, horizontalCuts = [3,1], verticalCuts = [1]

输出:6

解释:上图所示的矩阵蛋糕中,红色线表示水平和竖直方向上的切口。切割蛋糕后,绿色和黄色的两份蛋糕面积最大。

示例 3:

输入:h = 5, w = 4, horizontalCuts = [3], verticalCuts = [3]

输出:9

提示:

2 <= h, w <= 10^9

1 <= horizontalCuts.length < min(h, 10^5)

1 <= verticalCuts.length < min(w, 10^5)

1 <= horizontalCuts[i] < h

1 <= verticalCuts[i] < w

题目数据保证 horizontalCuts 中的所有元素各不相同

题目数据保证 verticalCuts 中的所有元素各不相同

代码

class Solution {
    private static final long mod = 1000000007L;
    
    public int maxArea(int h, int w, int[] horizontalCuts, int[] verticalCuts) {
        Arrays.sort(horizontalCuts);
        Arrays.sort(verticalCuts);
        int hmax = 0, vmax = 0, i = 0, hn = horizontalCuts.length, vn = verticalCuts.length;
        for (i=0; i<hn; ++i) {
            if (i == 0) {
                hmax = Math.max(hmax, horizontalCuts[0]);
            } else {
                hmax = Math.max(hmax, horizontalCuts[i] - horizontalCuts[i-1]);
            }
        }
        hmax = Math.max(hmax, h - horizontalCuts[hn-1]);
        for (i=0; i<vn; ++i) {
            if (i == 0) {
                vmax = Math.max(vmax, verticalCuts[0]);
            } else {
                vmax = Math.max(vmax, verticalCuts[i] - verticalCuts[i-1]);
            }
        }
        vmax = Math.max(vmax, w - verticalCuts[vn-1]);
        // System.out.println(hmax);
        // System.out.println(vmax);
        return (int) (((long)hmax) * ((long)vmax) % mod);
    }
}
           

5426. 重新规划路线

n 座城市,从 0 到 n-1 编号,其间共有 n-1 条路线。因此,要想在两座不同城市之间旅行只有唯一一条路线可供选择(路线网形成一颗树)。去年,交通运输部决定重新规划路线,以改变交通拥堵的状况。

路线用 connections 表示,其中 connections[i] = [a, b] 表示从城市 a 到 b 的一条有向路线。

今年,城市 0 将会举办一场大型比赛,很多游客都想前往城市 0 。

请你帮助重新规划路线方向,使每个城市都可以访问城市 0 。返回需要变更方向的最小路线数。

题目数据 保证 每个城市在重新规划路线方向后都能到达城市 0 。

示例 1:

LeetCode Weekly Contest 1915424. 数组中两元素的最大乘积5425. 切割后面积最大的蛋糕5426. 重新规划路线5427. 两个盒子中球的颜色数相同的概率

输入:n = 6, connections = [[0,1],[1,3],[2,3],[4,0],[4,5]]

输出:3

解释:更改以红色显示的路线的方向,使每个城市都可以到达城市 0 。

示例 2:

LeetCode Weekly Contest 1915424. 数组中两元素的最大乘积5425. 切割后面积最大的蛋糕5426. 重新规划路线5427. 两个盒子中球的颜色数相同的概率

输入:n = 5, connections = [[1,0],[1,2],[3,2],[3,4]]

输出:2

解释:更改以红色显示的路线的方向,使每个城市都可以到达城市 0 。

示例 3:

输入:n = 3, connections = [[1,0],[2,0]]

输出:0

提示:

2 <= n <= 5 * 10^4

connections.length == n-1

connections[i].length == 2

0 <= connections[i][0], connections[i][1] <= n-1

connections[i][0] != connections[i][1]

思路

递归。从0开始遍历,遍历到反向的路径就更改方向。注意不要重复访问节点

代码

class Solution:
    def dfs(self, adj, vis, root):
        vis[root] = True
        for tup in adj[root]:
            if vis[tup[0]]:
                continue
            if not tup[1]:
                self.ans += 1
            self.dfs(adj, vis, tup[0])
    
    def minReorder(self, n: int, connections: List[List[int]]) -> int:
        adj = [list() for _ in range(n)]
        for edge in connections:
            adj[edge[0]].append((edge[1], False))
            adj[edge[1]].append((edge[0], True))
        self.ans = 0
        vis = [False] * n
        self.dfs(adj, vis, 0)
        return self.ans
           

5427. 两个盒子中球的颜色数相同的概率

桌面上有 2n 个颜色不完全相同的球,球上的颜色共有 k 种。给你一个大小为 k 的整数数组 balls ,其中 balls[i] 是颜色为 i 的球的数量。

所有的球都已经 随机打乱顺序 ,前 n 个球放入第一个盒子,后 n 个球放入另一个盒子(请认真阅读示例 2 的解释部分)。

注意:这两个盒子是不同的。例如,两个球颜色分别为 a 和 b,盒子分别为 [] 和 (),那么 [a] (b) 和 [b] (a) 这两种分配方式是不同的(请认真阅读示例 1 的解释部分)。

请计算「两个盒子中球的颜色数相同」的情况的概率。

示例 1:

输入:balls = [1,1]

输出:1.00000

解释:球平均分配的方式只有两种:

  • 颜色为 1 的球放入第一个盒子,颜色为 2 的球放入第二个盒子
  • 颜色为 2 的球放入第一个盒子,颜色为 1 的球放入第二个盒子

    这两种分配,两个盒子中球的颜色数都相同。所以概率为 2/2 = 1 。

    示例 2:

输入:balls = [2,1,1]

输出:0.66667

解释:球的列表为 [1, 1, 2, 3]

随机打乱,得到 12 种等概率的不同打乱方案,每种方案概率为 1/12 :

[1,1 / 2,3], [1,1 / 3,2], [1,2 / 1,3], [1,2 / 3,1], [1,3 / 1,2], [1,3 / 2,1], [2,1 / 1,3], [2,1 / 3,1], [2,3 / 1,1], [3,1 / 1,2], [3,1 / 2,1], [3,2 / 1,1]

然后,我们将前两个球放入第一个盒子,后两个球放入第二个盒子。

这 12 种可能的随机打乱方式中的 8 种满足「两个盒子中球的颜色数相同」。

概率 = 8/12 = 0.66667

示例 3:

输入:balls = [1,2,1,2]

输出:0.60000

解释:球的列表为 [1, 2, 2, 3, 4, 4]。要想显示所有 180 种随机打乱方案是很难的,但只检查「两个盒子中球的颜色数相同」的 108 种情况是比较容易的。

概率 = 108 / 180 = 0.6 。

示例 4:

输入:balls = [3,2,1]

输出:0.30000

解释:球的列表为 [1, 1, 1, 2, 2, 3]。要想显示所有 60 种随机打乱方案是很难的,但只检查「两个盒子中球的颜色数相同」的 18 种情况是比较容易的。

概率 = 18 / 60 = 0.3 。

示例 5:

输入:balls = [6,6,6,6,6,6]

输出:0.90327

提示:

1 <= balls.length <= 8

1 <= balls[i] <= 6

sum(balls) 是偶数

答案与真实值误差在 10^-5 以内,则被视为正确答案

思路

排列组合求总的组合数:A(2n, 2n) / Pi(A(a[i], a[i])

dfs求符合条件的组合数(看到题解里的大佬用动态规划求解符合条件的组合数的,用动态规划可以降低时间复杂度,具体可以移步LeetCode讨论区)

代码

class Solution:
    def fact(self, n):
        ans = 1
        for i in range(2, n+1):
            ans *= i
        return ans

    def numPermutations(self, arr):
        n = sum(arr)
        parent = 1
        for num in arr:
            parent *= self.fact(num)
        return self.fact(n) / parent

    def dfs(self, arr, arr1, arr2, idx):
        half = sum(arr) / 2
        if sum(arr1) > half or sum(arr2) > half:        # pruning
            return
        if idx == len(arr):
            cnt = 0
            for num in arr1:
                cnt += num > 0
            for num in arr2:
                cnt -= num > 0
            if cnt == 0:
                self.ans += self.numPermutations(arr1) * self.numPermutations(arr2)
            return
        for num in range(arr[idx] + 1):
            arr1.append(num)
            arr2.append(arr[idx] - num)
            self.dfs(arr, arr1, arr2, idx + 1)
            arr1.pop()
            arr2.pop()

    def getProbability(self, balls: List[int]) -> float:
        self.ans = 0
        self.dfs(balls, list(), list(), 0)
        return self.ans / self.numPermutations(balls)