Leetcode 第 381 场周赛题解

B0505S选型     使用B0505S-1W已经有一段时间了,一直以来使用的是下面的电路,该电路摘自《CAN总线嵌入式开发——从入门到实战》一书。 参考金升阳的用户手册,手册上写道: 为了确保该模块能够高效可靠的工作,使用时,其输出最小负载不能小于额定负载的10%。若您所需功率确实较小,请在输出端并联一个电阻(电阻消耗功率与实际使用功率之和大于等于10%的额定功率)        由于使用该电源模... 阅读详情

Leetcode 第 381 场周赛题解

题目1:3014. 输入单词需要的最少按键次数 I

思路

题目里说了字符串 s 中只要小写字母,所以不用统计 1、#、*、0 这 4 个特殊字符的出现次数。

在这里插入图片描述

代码

// 数学

class Solution
{
public:
    int minimumPushes(string word)
    {
        // 特判
        if (word.empty())
            return 0;

        int n = word.length();
        int k = n / 8;
        return (k * 4 + n % 8) * (k + 1);
    }
};

复杂度分析

时间复杂度:O(1)。

空间复杂度:O(1)。

题目2:3015. 按距离统计房屋对数目 I

思路

暴力枚举每一个房屋对 (i, j) 的 3 种路径:

  1. i->j:长度为 len1 = j-i;
  2. i->x->y->j:长度为 len2 = abs(i - x) + 1 + abs(j - y);
  3. i->y->x->j:长度为 len3 = abs(i - y) + 1 + abs(j - x)。

取这 3 种路径的最小值作为房屋对 (i, j) 的路径,路径长度 len = min({len1, len2, len3}),因为路径是双向的,在答案数组 ans 中 ans[len - 1] += 2。

最后返回 ans 数组。

代码

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=3015 lang=cpp
 *
 * [3015] 按距离统计房屋对数目 I
 */

// @lc code=start
class Solution
{
public:
    vector<int> countOfPairs(int n, int x, int y)
    {
        vector<int> ans(n, 0);
        for (int i = 1; i < n; i++)
            for (int j = i + 1; j <= n; j++)
            {
                int len1 = j - i;                       // i->j
                int len2 = abs(i - x) + 1 + abs(j - y); // i->x->y->j
                int len3 = abs(i - y) + 1 + abs(j - x); // i->y->x->j
                // 取最短距离作为路径
                int len = min({len1, len2, len3});
                ans[len - 1] += 2; // 路径是双向的
            }
        return ans;
    }
};
// @lc code=end

复杂度分析

时间复杂度:O(n2),其中 n 是房屋数量。

空间复杂度:O(n),其中 n 是房屋数量。

题目3:3016. 输入单词需要的最少按键次数 II

思路

本题与 3014. 输入单词需要的最少按键次数 I 唯一不同的点在于:

3014. 输入单词需要的最少按键次数 I 中字符串 word 所有字母互不相同,而 3016. 输入单词需要的最少按键次数 II
中字符串 word 的字符可以重复。

在这里插入图片描述

因为我们希望出现次数多的字符的点击次数尽可能少。

我们用一个哈希表 alpha 统计字符串 word 中各个字符 c 出现的次数,按降序排序。

遍历哈希表 alpha,当前下标为 i,当前字符次数为 alpha[i],它的单次点击所需次数为 i/8+1 次,因为我们只有 8 个按钮可以按。把 alpha[i] * (i / 8 + 1) 累加起来,这样得到的总按键次数最小。

代码

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=3016 lang=cpp
 *
 * [3016] 输入单词需要的最少按键次数 II
 */

// @lc code=start
class Solution
{
public:
    int minimumPushes(string word)
    {
        // 特判
        if (word.empty())
            return 0;

        int n = word.size();
        vector<int> alpha(26, 0);
        for (char &c : word)
            alpha[c - 'a']++;
        sort(alpha.begin(), alpha.end(), greater<int>());

        int ans = 0;
        for (int i = 0; i < 26; i++)
            ans += alpha[i] * (i / 8 + 1);
        return ans;
    }
};
// @lc code=end

复杂度分析

时间复杂度:O(n),其中 n 是字符串 word 的长度。

空间复杂度:O(n),其中 n 是字符串 word 的长度。

题目4:3017. 按距离统计房屋对数目 II

思路

题解:两种分类讨论思路(Python/Java/C++/Go)

代码

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=3017 lang=cpp
 *
 * [3017] 按距离统计房屋对数目 II
 */

// @lc code=start
class Solution
{
public:
    vector<long long> countOfPairs(int n, int x, int y)
    {
        if (x > y)
        {
            swap(x, y);
        }

        vector<int> diff(n + 1);

        auto add = [&](int l, int r, int v)
        {
            if (l > r)
                return;
            diff[l] += v;
            diff[r + 1] -= v;
        };

        auto update = [&](int i, int x, int y)
        {
            add(y - i, n - i, -1); // 撤销 [y,n]
            int dec = y - x - 1;   // 缩短的距离
            add(y - i - dec, n - i - dec, 1);

            int j = (x + y + 1) / 2 + 1;
            add(j - i, y - 1 - i, -1); // 撤销 [j, y-1]
            add(x - i + 2, x - i + y - j + 1, 1);
        };

        auto update2 = [&](int i, int x, int y)
        {
            add(y - i, n - i, -1);           // 撤销 [y,n]
            int dec = (y - i) - (i - x + 1); // 缩短的距离
            add(y - i - dec, n - i - dec, 1);

            int j = i + (y - x + 1) / 2 + 1;
            add(j - i, y - 1 - i, -1); // 撤销 [j, y-1]
            add(i - x + 2, i - x + y - j + 1, 1);
        };

        for (int i = 1; i <= n; i++)
        {
            add(1, i - 1, 1);
            add(1, n - i, 1);
            if (x + 1 >= y)
            {
                continue;
            }
            if (i <= x)
            {
                update(i, x, y);
            }
            else if (i >= y)
            {
                update(n + 1 - i, n + 1 - y, n + 1 - x);
            }
            else if (i < (x + y) / 2)
            {
                update2(i, x, y);
            }
            else if (i > (x + y + 1) / 2)
            {
                update2(n + 1 - i, n + 1 - y, n + 1 - x);
            }
        }

        vector<long long> ans(n);
        long long sum_d = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            sum_d += diff[i + 1];
            ans[i] = sum_d;
        }
        return ans;
    }
};
// @lc code=end

复杂度分析

时间复杂度:O(n),其中 n 是房屋数量。

空间复杂度:O(n),其中 n 是房屋数量。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Leetcode 381. Insert Delete GetRandom O(1) - Duplicates allowed 可重复常数增删改系统 解题报告

1 解题思想这道题是380的进化版,其实也就是在插入的时候允许了重复的值,变的更加复杂了一些。 这道题是基于这题来的,所以请先看下这题,我只说下如何从380过渡到381 Leetcode 380. Insert Delete GetRandom O(1) 常数增删改系统 解题报告 因为一个值要多个位置,所以原来的那个HashMap肯定要从<值-位置>,改成<值-位置的集合>那么查询还是直接操作A

MebiuW的专栏 2042

leetcode 381. O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复 map

用一个map记录每一个元素出现的次数就可以 然后弄一个int记录总时间 这样 插入和删除的时候就将对应数字的mp值改掉就可以 但是获取随机元素就不是O(1)了 但是小于O(n) class RandomizedCollection { public: map<int ,int >mp; int cnt; /** Initialize your data stru...

DUT_LYH 650

【小白爬Leetcode381】O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复 Convert BST to Greater Tree

@[TOC](【小白爬Leetcode381】O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复 Convert BST to Greater Tree) 题目 Leetcode381 hard\color{#ff0000}{hard}hard 点击进入原题链接:O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复 第一想法: 当时第一想法是:O(1)的时间插入、删除,这不就是哈希表的典型应用嘛!至于这个random…生成随机数? 于是有了下面这种解法: 维护一个哈希表,hashKey用插入的数字

weixin_41604040的博客 259

<leetcode>381. Insert Delete GetRandom O(1) - Duplicates allowed

381. Insert Delete GetRandom O(1) - Duplicates allowed Design a data structure that supports all following operations in average O(1) time. Note: Duplicate elements are allowed insert(val): In

Vipin_Pei的博客 872

<leetcode>396 Rotate Function

396 Rotate Function Given an array of integers A and let n to be its length. Assume Bk to be an array obtained by rotating the array A k positions clock-wise, we define a "rotation function" F

Vipin_Pei的博客 1459

LeetCode - 381. Insert Delete GetRandom O(1) - Duplicates allowed(允许重复)

LeetCode - 381. Insert Delete GetRandom O(1) - Duplicates allowed(允许重复) 题目链接 题目 解析 做这题之前先做LeetCode - 380。 这一题加上了可以加入重复的元素,题目就变得复杂了一些。 大体思路还是使用HashMap + ArrayList,只不过Map是HashMap&amp;lt;Integer, ArrayList...

zxzxin的博客~ 511

Java实现 LeetCode 381 O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复

381. O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 - 允许重复 设计一个支持在平均 时间复杂度 O(1) 下, 执行以下操作的数据结构。 注意: 允许出现重复元素。 insert(val):向集合中插入元素 val。 remove(val):当 val 存在时,从集合中移除一个 val。 getRandom:从现有集合中随机获取一个元素。每个元素被返回的概率应该与其在集合中的数量呈线性相关。 示例...

南 墙 1万+

LeetCode 381---Insert Delete GetRandom O(1) - Duplicates allowed

题目链接:LeetCode 381—Insert Delete GetRandom O(1) - Duplicates allowed AC代码: import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Map; i

调包侠 319

leetcode 381. Insert Delete GetRandom O(1) - Duplicates allowed

待继续了解.... public class RandomizedCollection { ArrayList nums; HashMap> locs; java.util.Random rand = new java.util.Random(); /** Initialize your data structure here. */ public Rando

独钓寒江雪 402

LeetCode(380 & 381):O(1) 时间插入、删除和获取随机元素 Insert Delete GetRandom O(1)(Java)

2019.10.4 #程序员笔试必备# LeetCode 从零单刷个人笔记整理(持续更新) github:https://github.com/ChopinXBP/LeetCode-Babel 数据结构题。通过一个ArrayList和一个HashMap就可以完成基础版的要求,ArrayList用于存放元素,HashMap用于存放元素在ArrayList中的下标。 插入时直接对ArrayList和...

NJU_ChopinXBP的博客 303

插入、删除和随机查询时间复杂度都为O(1) leetcode 381

插入、删除和随机查询时间复杂度都为O(1) 解题思路:map+list import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Random; class RandomizedCollecti...

weixin_30786617的博客 630
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UestcXiye
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