[Leetcode Weekly Contest]192
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[Leetcode]5428. 重新排列数组
给你一个数组 nums ,数组中有 2n 个元素,按 [x1,x2,...,xn,y1,y2,...,yn] 的格式排列。
请你将数组按 [x1,y1,x2,y2,...,xn,yn] 格式重新排列,返回重排后的数组。
其实是洗牌算法问题,但通过新建一个数组很容易解决。
class Solution: def shuffle(self, nums: List[int], n: int) -> List[int]: res = [] for i in range(n): res.append(nums[i]) res.append(nums[i+n]) return res
[Leetcode]5429. 数组中的 k 个最强值
给你一个整数数组 arr 和一个整数 k 。
设 m 为数组的中位数,只要满足下述两个前提之一,就可以判定 arr[i] 的值比 arr[j] 的值更强:
?|arr[i] - m| > |arr[j]?- m|
?|arr[i] - m| == |arr[j] - m|,且 arr[i] > arr[j]
请返回由数组中最强的 k 个值组成的列表。答案可以以 任意顺序 返回。
排序后,双指针遍历即可。
class Solution: def getStrongest(self, arr: List[int], k: int) -> List[int]: arr.sort() n = len(arr) m = arr[(n-1)//2] start,end = 0,n-1 res = [] for i in range(k): if abs(arr[end]-m) >= abs(arr[start]-m): res.append(arr[end]) end -= 1 else: res.append(arr[start]) start += 1 return res
[Leetcode]5430. 设计浏览器历史记录
你有一个只支持单个标签页的 浏览器?,最开始你浏览的网页是?homepage?,你可以访问其他的网站?url?,也可以在浏览历史中后退?steps?步或前进?steps?步。
请你实现?BrowserHistory 类:
- BrowserHistory(string homepage)?,用?homepage?初始化浏览器类。
- void visit(string url)?从当前页跳转访问 url 对应的页面??。执行此操作会把浏览历史前进的记录全部删除。
- string back(int steps)?在浏览历史中后退?steps?步。如果你只能在浏览历史中后退至多?x 步且?steps > x?,那么你只后退?x?步。请返回后退 至多 steps?步以后的?url?。
- string forward(int steps)?在浏览历史中前进?steps?步。如果你只能在浏览历史中前进至多?x?步且?steps > x?,那么你只前进 x?步。请返回前进?至多?steps步以后的 url?。
新建一个栈,引入当前位置即可。
class BrowserHistory: def __init__(self, homepage: str): self.visited = [homepage] self.flag = 0 self.end = 0 def visit(self, url: str) -> None: for i in range(len(self.visited)-self.flag-1): self.visited.pop() self.visited.append(url) self.flag += 1 def back(self, steps: int) -> str: steps = min(steps,self.flag) self.flag -= steps return self.visited[self.flag] def forward(self, steps: int) -> str: steps = min(steps,len(self.visited)-self.flag-1) self.flag += steps return self.visited[self.flag]
[Leetcode]5431. 给房子涂色 III
在一个小城市里,有?m?个房子排成一排,你需要给每个房子涂上 n?种颜色之一(颜色编号为 1 到 n?)。有的房子去年夏天已经涂过颜色了,所以这些房子不需要被重新涂色。
我们将连续相同颜色尽可能多的房子称为一个街区。(比方说 houses = \([1,2,2,3,3,2,1,1]\) ,它包含 5 个街区? \([{1}, {2,2}, {3,3}, {2}, {1,1}]\) 。)
给你一个数组?houses?,一个?m * n?的矩阵?cost?和一个整数?target?,其中:
- \(houses[i]\):是第?i?个房子的颜色,0?表示这个房子还没有被涂色。
- \(cost[i][j]\):是将第?i?个房子涂成颜色?j+1?的花费。
请你返回房子涂色方案的最小总花费,使得每个房子都被涂色后,恰好组成?target?个街区。如果没有可用的涂色方案,请返回?-1?。
与普通的二维动态规划相比,这里的主要难点是引入了多种颜色,因此我们需要将二维扩充为三维。定义\(dp[i][j][k]\)为第i个房子颜色为j,且到目前为止,一共有k个街区的最小花费.
在扩展状态的时候,如果当前颜色和上一个颜色相同,则街区数不变,否则街区数+1.
另外特别需要注意对数组进行初始化,最后输出的时候,也需要比较一下不同颜色下k个街区的最小花费.
class Solution: def minCost(self, houses: List[int], cost: List[List[int]], m: int, n: int, target: int) -> int: dp = [[[float(‘inf‘) for k in range(target+1)] for j in range(n)] for i in range(m+1)] for j in range(n): dp[0][j][0] = 0 for i in range(1,m+1): for j in range(n): for k in range(1,min(i+1,target+1)): if houses[i-1]!=0: dp[i][houses[i-1]-1][k] = dp[i-1][houses[i-1]-1][k] for other in range(n): if other == houses[i-1]-1:continue dp[i][houses[i-1]-1][k] = min(dp[i][houses[i-1]-1][k],dp[i-1][other][k-1]) else: dp[i][j][k] = dp[i-1][j][k] + cost[i-1][j] for other in range(n): if other == j:continue dp[i][j][k] = min(dp[i][j][k],dp[i-1][other][k-1]+cost[i-1][j]) res = min([x[-1] for x in dp[-1]]) return res if res!=float(‘inf‘) else -1