力扣每日一题3175. 找到连续赢 K 场比赛的第一位玩家

题目描述:

有 n 位玩家在进行比赛,玩家编号依次为 0 到 n - 1 。

给你一个长度为 n 的整数数组 skills 和一个  整数 k ,其中 skills[i] 是第 i 位玩家的技能等级。skills 中所有整数 互不相同 。

所有玩家从编号 0 到 n - 1 排成一列。

比赛进行方式如下:

  • 队列中最前面两名玩家进行一场比赛,技能等级 更高 的玩家胜出。
  • 比赛后,获胜者保持在队列的开头,而失败者排到队列的末尾。

这个比赛的赢家是 第一位连续 赢下 k 场比赛的玩家。

请你返回这个比赛的赢家编号。

示例 1:

输入:skills = [4,2,6,3,9], k = 2

输出:2

解释:

一开始,队列里的玩家为 [0,1,2,3,4] 。比赛过程如下:

  • 玩家 0 和 1 进行一场比赛,玩家 0 的技能等级高于玩家 1 ,玩家 0 胜出,队列变为 [0,2,3,4,1] 。
  • 玩家 0 和 2 进行一场比赛,玩家 2 的技能等级高于玩家 0 ,玩家 2 胜出,队列变为 [2,3,4,1,0] 。
  • 玩家 2 和 3 进行一场比赛,玩家 2 的技能等级高于玩家 3 ,玩家 2 胜出,队列变为 [2,4,1,0,3] 。

玩家 2 连续赢了 k = 2 场比赛,所以赢家是玩家 2 。

示例 2:

输入:skills = [2,5,4], k = 3

输出:1

解释:

一开始,队列里的玩家为 [0,1,2] 。比赛过程如下:

  • 玩家 0 和 1 进行一场比赛,玩家 1 的技能等级高于玩家 0 ,玩家 1 胜出,队列变为 [1,2,0] 。
  • 玩家 1 和 2 进行一场比赛,玩家 1 的技能等级高于玩家 2 ,玩家 1 胜出,队列变为 [1,0,2] 。
  • 玩家 1 和 0 进行一场比赛,玩家 1 的技能等级高于玩家 0 ,玩家 1 胜出,队列变为 [1,2,0] 。

玩家 1 连续赢了 k = 3 场比赛,所以赢家是玩家 1 。

解题思路

  1. 如果k>n,则赢家只能是技能值最高的人。
  2. 如果其他玩家想获胜,则必须在遇到技能值最高的玩家x之前。
  3. 我们可以从前到后去遍历玩家 i,判断它能否连续赢下 k 次(其实就是判断它后面的k个数都比它小)。如果能,就直接返回答案 i,不能就继续遍历,直到遇到x就可以结束遍历了。
  4. 如果当前的 i 不为 0,那么第 i 个玩家最少已经赢了一次,因为与 i 进行比赛的上一个玩家,已经输掉比赛排到了末尾。

代码实现

class Solution {
public:
    int findWinningPlayer(vector<int>& skills, int k) {
        int n=skills.size();
        int maxs=skills[0], maxi=0;
        for (int i=1; i<n; i++)
        {
            if (skills[i] > maxs)
            {
                maxs = skills[i];
                maxi = i;
            }
        }
        if (k > n)
        {
            return maxi;
        }
        int now=0, cnt=0, win=0;
        for (int i=1; i<maxi; i++)
        {
            if (skills[now] > skills[i])
            {
                cnt++;
                if (cnt >= k)
                {
                    win = 1;
                    break;
                }
            }
            else // skills[now] < skills[i]
            {
                now = i;
                cnt=1;
                if (cnt >= k)
                {
                    win = 1;
                    break;
                }
            }
        }
        if (win == 1)
        {
            return now;
        }
        else return maxi;
    }
};

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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