leetcode2808. 使循环数组所有元素相等的最少秒数 处理循环数组

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  • https://leetcode.cn/problems/minimum-seconds-to-equalize-a-circular-array

  • 给你一个下标从 0 开始长度为 n 的数组 nums 。

  • 每一秒,你可以对数组执行以下操作:

  • 对于范围在 [0, n - 1] 内的每一个下标 i ,将 nums[i] 替换成 nums[i] ,nums[(i - 1 + n) % n] 或者 nums[(i + 1) % n] 三者之一。
    注意,所有元素会被同时替换。

  • 请你返回将数组 nums 中所有元素变成相等元素所需要的 最少 秒数。

示例 1:

输入:nums = [1,2,1,2]
输出:1
解释:我们可以在 1 秒内将数组变成相等元素:
- 第 1 秒,将每个位置的元素分别变为 [nums[3],nums[1],nums[3],nums[3]] 。变化后,nums = [2,2,2,2] 。
1 秒是将数组变成相等元素所需要的最少秒数。
示例 2:

输入:nums = [2,1,3,3,2]
输出:2
解释:我们可以在 2 秒内将数组变成相等元素:
- 第 1 秒,将每个位置的元素分别变为 [nums[0],nums[2],nums[2],nums[2],nums[3]] 。变化后,nums = [2,3,3,3,3] 。
- 第 2 秒,将每个位置的元素分别变为 [nums[1],nums[1],nums[2],nums[3],nums[4]] 。变化后,nums = [3,3,3,3,3] 。
2 秒是将数组变成相等元素所需要的最少秒数。
示例 3:

输入:nums = [5,5,5,5]
输出:0
解释:不需要执行任何操作,因为一开始数组中的元素已经全部相等。
 

提示:

1 <= n == nums.length <= 105
1 <= nums[i] <= 109
通过次数2,018提交次数6,5

题解

  • 最终变成的统一结果一定是数组中的数,假设两个相同数值的下标分别为 i 和 j,那么耗时为:

m a x ⌊ j − i 2 ⌋ max \left\lfloor\dfrac{j-i}{2}\right\rfloor max⌊2j−i​⌋

  • 取所有耗时的最小值,即为答案。

class Solution {
public:
    int minimumSeconds(vector<int>& nums) {
        // 用hash表存储,每个数在数组中出现的位置
        int n = nums.size();
        unordered_map<int, vector<int>> umap;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            umap[nums[i]].push_back(i);
        }
        int ans = n;
        // 枚举每个数使数组所有元素相等的最少秒数
        for (auto &iter : umap) {
            auto &v = iter.second;
            v.push_back(v[0] + n);// 处理循环数组
            int mx = - 1;
            for (int i = 1; i < v.size(); i++) {
                mx = max(mx, (v[i] - v[i - 1]) / 2);
            }
            ans = min(ans, mx);
        }
        return ans;
    }
};

  • 题解二

class Solution {
public:
    int minimumSeconds(vector<int>& nums) {
        // 用hash表存储,每个数在数组中出现的位置
        int n = nums.size();
        for(int i=0;i<n;i++){// 处理循环数组的另一种方法,append一个重复的数组
            nums.push_back(nums[i]);
        }
        unordered_map<int, vector<int>> umap;
        for (int i = 0; i < n*2; i++) {
            umap[nums[i]].push_back(i);
        }
        int ans = n;
        // 枚举每个数使数组所有元素相等的最少秒数
        for (auto &iter : umap) {
            auto &v = iter.second;
            // v.push_back(v[0] + n);// 处理循环数组
            int mx = - 1;
            for (int i = 1; i < v.size(); i++) {
                mx = max(mx, (v[i] - v[i - 1]) / 2);
            }
            ans = min(ans, mx);
        }
        return ans;
    }
};

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​LeetCode解法汇总2808. 使循环数组所有元素相等的最少秒数

第 1 秒,将每个位置的元素分别变为 [nums[0],nums[2],nums[2],nums[2],nums[3]]。变化后,nums = [2,3,3,3,3]。- 第 2 秒,将每个位置的元素分别变为 [nums[1],nums[1],nums[2],nums[3],nums[4]]。变化后,nums = [3,3,3,3,3]。- 第 1 秒,将每个位置的元素分别变为 [nums[3],nums[1],nums[3],nums[3]]。变化后,nums = [2,2,2,2]。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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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第 1 秒,将每个位置的元素分别变为 [nums[0],nums[2],nums[2],nums[2],nums[3]]。变化后,nums = [2,3,3,3,3]。- 第 2 秒,将每个位置的元素分别变为 [nums[1],nums[1],nums[2],nums[3],nums[4]]。变化后,nums = [3,3,3,3,3]。- 第 1 秒,将每个位置的元素分别变为 [nums[3],nums[1],nums[3],nums[3]]。变化后,nums = [2,2,2,2]。

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算法每日一题: 使用循环数组所有元素相等的最少秒数 | 哈希

读题,我们可以知道,一个元素,一次可以将相邻的两个元素下标变为自己的,所以每一秒我们可以影响相邻元素。大家好,我是星恒,今天给大家带来的是一道需要感觉规律的题目,只要读懂题目中的规律,就可以做出来了。好啦,今天的每日一题到这里就结束了,如果大家觉得有用,可以可以给我一个小小的赞呢,我们下期再见!如果大家有什么思考和问题,可以在评论区讨论,也可以私信我,很乐意为大家效劳。也就是说,变成相等元素所需要的 最少 秒数,就是两个相邻相同元素的。这样做的目的是可以让首尾相连,感觉首元素和尾元素相邻了。

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因此,我们可以用一个哈希 map 存储相同元素的所有下标,然后计算相邻坐标之间的差值,得到全局的最大距离最小。仔细观察可以发现,这道题可以转为求循环数组中,相同元素x,之间邻接的最大距离最小。请你返回将数组 nums 中所有元素变成相等元素所需要的。给你一个下标从 0 开始长度为 n 的数组 nums。,所有元素会被同时替换。

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