Leetcode3295. 举报垃圾信息

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题目来源:3295. 举报垃圾信息

解法1:哈希

将字符串数组 bannedWords 的字符串保存在一个哈希表里。

遍历字符串数组 message 的每一个字符串 mes,如果 mes 在哈希表中出现,count++。

如果 count >= 2,说明数组 message 是垃圾信息,则返回 true;否则返回 false。

代码:

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=3295 lang=cpp
 *
 * [3295] 举报垃圾信息
 */

// @lc code=start
class Solution
{
public:
    bool reportSpam(vector<string> &message, vector<string> &bannedWords)
    {
        unordered_set<string> hashSet(bannedWords.begin(), bannedWords.end());
        int count = 0;
        for (string &mes : message)
            if (hashSet.contains(mes))
                count++;
        return count >= 2;
    }
};
// @lc code=end

结果:

在这里插入图片描述

复杂度分析:

时间复杂度:O((n+m) * l),其中 n 是数组 message 的长度,m 是数组 bannedWords 的长度,l≤15 是字符串的最大长度。

空间复杂度:O(m * l),其中 m 是数组 bannedWords 的长度,l≤15 是字符串的最大长度。

1132. 报告的记录 II 动作表: Actions | Column Name | Type | |---------------|---------| | user_id | int | | post_id | int | | action_date | date | | action | enum | | extra | varchar | 这张表可能存在重复的行。 action 列的类型是 ENUM,可能的值为 ('view', 'like', 'reaction', 'comment', 'report', 'share')。 extra 列拥有一些可选信息,例如:报告理由(a reason for report)或反应类型(a type of reaction)等。 移除表: Removals | Column Name | Type | |---------------|---------| | post_id | int | | remove_date | date | 这张表的主键是 post_id(具有唯一值的列)。 这张表的每一行表示一个被移除的帖子,原因可能是由于被举报或被管理员审查。 编写解决方案,统计在被报告为垃圾广告的帖子中,被移除的帖子的每日平均占比,四舍五入到小数点后 2 位。 结果的格式如下。 示例 1: 输入: Actions table: | user_id | post_id | action_date | action | extra | |---------|---------|-------------|--------|--------| | 1 | 1 | 2019-07-01 | view | null | | 1 | 1 | 2019-07-01 | like | null | | 1 | 1 | 2019-07-01 | share | null | | 2 | 2 | 2019-07-04 | view | null | | 2 | 2 | 2019-07-04 | report | spam | | 3 | 4 | 2019-07-04 | view | null | | 3 | 4 | 2019-07-04 | report | spam | | 4 | 3 | 2019-07-02 | view | null | | 4 | 3 | 2019-07-02 | report | spam | | 5 | 2 | 2019-07-03 | view | null | | 5 | 2 | 2019-07-03 | report | racism | | 5 | 5 | 2019-07-03 | view | null | | 5 | 5 | 2019-07-03 | report | racism | Removals table: | post_id | remove_date | |---------|-------------| | 2 | 2019-07-20 | | 3 | 2019-07-18 | 输出: | average_daily_percent | |-----------------------| | 75.00 | 解释: 2019-07-04 的垃圾广告移除率是 50%,因为有两张帖子被报告为垃圾广告,但只有一个得到移除。 2019-07-02 的垃圾广告移除率是 100%,因为有一张帖子被举报垃圾广告并得到移除。 其余几天没有收到垃圾广告的举报,因此平均值为:(50 + 100) / 2 = 75% 注意,输出仅需要一个平均值即可,我们并不关注移除操作的日期。use leetcode; drop table if exists Actions; Create table If Not Exists Actions (user_id int, post_id int, action_date date, action ENUM('view', 'like', 'reaction', 'comment', 'report', 'share'), extra varchar(10)); drop table if exists Removals; create table if not exists Removals (post_id int, remove_date date); Truncate table Actions; insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('1', '1', '2019-07-01', 'view', NULL); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('1', '1', '2019-07-01', 'like', NULL); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('1', '1', '2019-07-01', 'share', NULL); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('2', '2', '2019-07-04', 'view', NULL); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('2', '2', '2019-07-04', 'report', 'spam'); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('3', '4', '2019-07-04', 'view', NULL); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('3', '4', '2019-07-04', 'report', 'spam'); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('4', '3', '2019-07-02', 'view', NULL); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('4', '3', '2019-07-02', 'report', 'spam'); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('5', '2', '2019-07-03', 'view', NULL); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('5', '2', '2019-07-03', 'report', 'racism'); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('5', '5', '2019-07-03', 'view', NULL); insert into Actions (user_id, post_id, action_date, action, extra) values ('5', '5', '2019-07-03', 'report', 'racism'); Truncate table Removals; insert into Removals (post_id, remove_date) values ('2', '2019-07-20'); insert into Removals (post_id, remove_date) values ('3', '2019-07-18');
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### 如何在 VSCode 中安装和配置 LeetCode 插件以及 Node.js 运行环境 #### 安装 LeetCode 插件 在 VSCode 的扩展市场中搜索 `leetcode`,找到官方提供的插件并点击 **Install** 按钮进行安装[^1]。如果已经安装过该插件,则无需重复操作。 #### 下载安装 Node.js 由于 LeetCode 插件依赖于 Node.js 环境,因此需要下载并安装 Node.js。访问官方网站 https://nodejs.org/en/ 并选择适合当前系统的版本(推荐使用 LTS 版本)。按照向导完成安装流程后,需确认 Node.js 是否成功安装到系统环境中[^2]。 可以通过命令行运行以下代码来验证: ```bash node -v npm -v ``` 上述命令应返回对应的 Node.js 和 npm 的版本号。如果没有正常返回版本信息,则可能未正确配置环境变量。 #### 解决环境路径问题 即使完成了 Node.js 的安装,仍可能出现类似 “LeetCode extension needs Node.js installed in environment path” 或者 “command ‘leetcode.toggleLeetCodeCn’ not found” 的错误提示[^3]。这通常是因为 VSCode 未能识别全局的 Node.js 路径或者本地安装的 nvm 默认版本未被正确加载[^4]。 解决方法如下: 1. 手动指定 Node.js 可执行文件的位置 在 VSCode 设置界面中输入关键词 `leetcode`,定位至选项 **Node Path**,将其值设为实际的 Node.js 安装目录下的 `node.exe` 文件位置。例如:`C:\Program Files\nodejs\node.exe`。 2. 使用 NVM 用户管理工具调整默认版本 如果通过 nvm 工具切换了不同的 Node.js 版本,请确保设置了默认使用的版本号。可通过以下指令实现: ```bash nvm alias default <version> ``` 重新启动 VSCode 后测试功能键是否恢复正常工作状态。 --- #### 配置常用刷题语言 最后一步是在 VSCode 设置面板中的 LeetCode 插件部分定义个人习惯采用的主要编程语言作为默认提交方式之一。这样可以减少频繁修改编码风格的时间成本。 --- ### 总结 综上所述,要在 VSCode 上顺利启用 LeetCode 插件及其关联服务,除了基本插件本身外还需额外准备支持性的后台框架——即 Node.js 应用程序引擎;同时针对特定场景下产生的兼容性障碍采取针对性措施加以修正即可达成目标[^3]。
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