T1. 最小化字符串长度(Medium)
T2. 半有序排列(Easy)
T3. 查询后矩阵的和(Medium)
T4. 统计整数数目(Hard)
https://leetcode.cn/problems/minimize-string-length/
无论每个字符有多少,最终每个字符都会剩下 1 个,因此只需要记录字符种类数:
class Solution { fun minimizedStringLength(s: String): Int { return s.toHashSet().size } }
复杂度分析:
https://leetcode.cn/problems/semi-ordered-permutation/
我们只需要考虑 1 和 n,每次操作可以把 1 向左边移动一位,或者将 n 向右移动一位,但是考虑到 1 和 n 的移动方向有交叉时,要减少一次操作次数。
class Solution { fun semiOrderedPermutation(nums: IntArray): Int { val n = nums.size val i = nums.indexOf(1) val j = nums.indexOf(n) return i + (n - 1 - j) - if (i > j) 1 else 0 } }
复杂度分析:
https://leetcode.cn/problems/sum-of-matrix-after-queries/
这道题需要一点逆向思维,越靠后的操作会覆盖越靠前的操作,所以我们逆序遍历,并维护:
那么,在每次行操作中可以填充的次数就是该行中没有被操作过的列数,而每次行操作中可以填充的次数就是该列中没有被操作过的行数。
class Solution { fun matrixSumQueries(n: Int, queries: Array<IntArray>): Long { var ret = 0L val visitSet = Array(2) { HashSet<Int>() } for (query in queries.reversed()) { val type = query[0] val index = query[1] val value = query[2] // 重复操作 if (visitSet[type].contains(index)) continue // 这次操作可以填充的数字 ret += 1L * (n - visitSet[type xor 1].size) * value visitSet[type].add(index) } return ret } }
复杂度分析:
https://leetcode.cn/problems/count-of-integers/
1、定义 f(n) 表示 [1,n] 中满足条件的好整数,那么原问题的解为:f(num2) - f(num1) + if(num1)
2、使用数位 DP:
以 n = 234 为例
3、定义 dfs(i:Int, sum:Int, isLimit:Int) 表示子问题中满足条件的个数
4、在备忘录中,isLimit 为 true 的子问题只会递归 1 次,可以不为 isLimit 提供记忆化维度:
class Solution { private val MOD = 1000000007 fun count(num1: String, num2: String, min_sum: Int, max_sum: Int): Int { return count(num2, min_sum, max_sum) - count(num1, min_sum, max_sum) + check(num1, min_sum, max_sum) } private fun check(num: String, min_sum: Int, max_sum: Int): Int { var sum = 0 for (c in num) sum += c - '0' return if (sum in min_sum..max_sum) 1 else 0 } // 数位 DP private fun count(num: String, min_sum: Int, max_sum: Int): Int { fun dfs(num: String, memo: Array<IntArray>, i: Int, sum: Int, isLimit: Boolean): Int { // 终止条件 if (sum > max_sum) return 0 if (i == num.length) return if (sum >= min_sum) 1 else 0 // 备忘录 if (!isLimit && memo[i][sum] != -1) return memo[i][sum] // 上界 val upper = if (isLimit) num[i] - '0' else 9 var ret = 0 for (choice in 0 .. upper) { ret = (ret + dfs(num, memo, i + 1, sum + choice , isLimit && choice == upper)) % MOD } // 备忘录 if (!isLimit) memo[i][sum] = ret return ret } val n = num.length val m = Math.min(9 * n, max_sum) + 1 return dfs(num, Array(n) { IntArray(m) { -1 } }, 0, 0, true) } }
复杂度分析: