365天挑战LeetCode1000题——Day 097 神策专场: 判定是否互为字符重排 按身高排序 按位与最大的最长子数组 找到所有好下标 好路径的数目

【信息科学与工程学】【数据科学】数据科学领域 第六篇 算法设计 07 堆、栈、表、矩阵、集合、队列、数组、字符串、树、图、动态规划、结构体、元组的算法01 当前段必须包含所有字符的最后出现位置。1. 字符串分割成最多片段2. 基因序列功能域划分3. 文本段落划分4. 音频声道分离5. 图像色彩分区6. 社交网络社群划分7. 蛋白质结构域8. 音乐乐章分段9. 代码模块划分10. 章节划分特征:一次扫描,贪心确定边界。 阅读详情

面试题 01.02. 判定是否互为字符重排在这里插入图片描述

代码实现(排序)

class Solution {
public:
    bool CheckPermutation(string s1, string s2) {
        sort(s1.begin(), s1.end());
        sort(s2.begin(), s2.end());
        return s1 == s2;
    }
};

2418. 按身高排序在这里插入图片描述

代码实现(优先队列)

class Solution {
public:
    vector<string> sortPeople(vector<string>& names, vector<int>& heights) {
        priority_queue<pair<int, string>> pq;
        for (int i = 0; i < names.size(); i++) {
            pq.push({heights[i], names[i]});
        }
        vector<string> ans;
        while (pq.size()) {
            auto [_, name] = pq.top();
            pq.pop();
            ans.push_back(name);
        }
        return ans;
    }
};

2419. 按位与最大的最长子数组

在这里插入图片描述

代码实现(贪心)

class Solution {
public:
    int longestSubarray(vector<int>& nums) {
        int n = nums.size();
        int maxNum = *max_element(nums.begin(), nums.end());
        int maxLen = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            if (nums[i] != maxNum) continue;
            int j = i + 1;
            int curLen = 1;
            while (j < n && nums[j] == nums[i]) {
                j++;
                curLen++;
            }
            maxLen = max(maxLen, curLen);
            i = j;
        }
        return maxLen;
    }
};

2420. 找到所有好下标

在这里插入图片描述

代码实现(前缀和)

class Solution {
public:
    vector<int> goodIndices(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size();
        vector<int> increasingOrDecreasing(n);
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i] == nums[i - 1]) increasingOrDecreasing[i] = 0;
            if (nums[i] < nums[i - 1]) increasingOrDecreasing[i] = -1;
            if (nums[i] > nums[i - 1]) increasingOrDecreasing[i] = 1;
        }
        vector<int> notIncreasing(n, 1);
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (increasingOrDecreasing[i] <= 0) notIncreasing[i] += notIncreasing[i - 1];
        }
        vector<int> notDecreasing(n , 1);
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (increasingOrDecreasing[i] >= 0) notDecreasing[i] += notDecreasing[i - 1];
        }
        vector<int> ans;
        for (int i = k; i < n - k; i++) {
            if (notIncreasing[i - 1] >= k && notDecreasing[i + k] >= k) {
                ans.push_back(i);
            }
        }
        return ans;
    }
};

2421. 好路径的数目

在这里插入图片描述

代码实现(并查集)

class Solution {
public:
    int numberOfGoodPaths(vector<int> &vals, vector<vector<int>> &edges) {
        int n = vals.size();
        vector<vector<int>> g(n);
        for (auto &e : edges) {
            int x = e[0], y = e[1];
            g[x].push_back(y);
            g[y].push_back(x); // 建图
        }

        // 并查集模板
        // size[x] 表示节点值等于 vals[x] 的节点个数,如果按照节点值从小到大合并,size[x] 也是连通块内的等于最大节点值的节点个数
        int id[n], fa[n], size[n]; // id 后面排序用
        iota(id, id + n, 0);
        iota(fa, fa + n, 0);
        fill(size, size + n, 1);
        function<int(int)> find = [&](int x) -> int { return fa[x] == x ? x : fa[x] = find(fa[x]); };

        int ans = n;
        sort(id, id + n, [&](int i, int j) { return vals[i] < vals[j]; });
        for (int x : id) {
            int vx = vals[x], fx = find(x);
            for (int y : g[x]) {
                y = find(y);
                if (y == fx || vals[y] > vx) continue; // 只考虑最大节点值比 vx 小的连通块
                if (vals[y] == vx) { // 可以构成好路径
                    ans += size[fx] * size[y]; // 乘法原理
                    size[fx] += size[y]; // 统计连通块内节点值等于 vx 的节点个数
                }
                fa[y] = fx; // 把小的节点值合并到大的节点值上
            }
        }
        return ans;
    }
};
5个4000比特大状态置换算法的设计与分析 下面是 5 个概念性、实验性的 4000 位可逆置换设计。它们都保证是双射,但未经过密码分析,不可直接用于生产系统。风格分别覆盖:三维 SPN、Feistel、可逆元胞自动机、ARX、宽轨迹/Keccak 式结构。 这 5 个设计分别代表了 SPN、Feistel、元胞自动机、ARX、宽轨迹 Keccak 五种不同风格,覆盖了主流大状态置换的构造思路。再次强调:它们只是实验性概念,若要用于实际协议,必须经过严格安全性分析。 阅读详情

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