Leetcode 1086. High Five Java 解法

javalruleetcode-coder-Leetcode:coder-Leetcode java lru leetcode 如果你喜欢这个项目,请给我一个star。 ★ 算法 # 标题 解决方案 时间 空间 视频 困难 标签 1282 中等的 1281 简单的 1277 中等的 1271 简单的 1267 中等的 1266 简单的 1260 简单的 1252 O(m*n + k) O(m*n) 简单的 1237 简单的 1243 简单的 1232 简单的 1228 简单的 1217 简单的 1213 简单的 1207 上) O(1) 简单的 1200 简单的 1198 简单的 1196 简单的 1189 简单的 1185 简单的 1184 简单的 1165 简单的 1160 上) 欧(米) 简单的 1154 O(1) O(1) 简单的 1150 简单的 1137 上) 上) 简单的 1134 简单的 1133 简单的 1128 简单的 1122 上) 上) 简单的 1170 简单的 1119 简单的 1108 简单的 1099 简单的 1089 O(n^2) O(1) 简单的 1086 简单的 1085 简单的 1079 O(1) O(1) 中等的 1078 上) O(1 立即下载

先吐槽一下这个难度,咋也不能是easy啊,和其他easy的不在一个量级。

Given a list of scores of different students, return the average score of each student's top five scores in the order of each student's id.

Each entry items[i] has items[i][0] the student's id, and items[i][1] the student's score.  The average score is calculated using integer division.

 

Example 1:

Input: [[1,91],[1,92],[2,93],[2,97],[1,60],[2,77],[1,65],[1,87],[1,100],[2,100],[2,76]]
Output: [[1,87],[2,88]]
Explanation: 
The average of the student with id = 1 is 87.
The average of the student with id = 2 is 88.6. But with integer division their average converts to 88.

 

Note:

  1. 1 <= items.length <= 1000
  2. items[i].length == 2
  3. The IDs of the students is between 1 to 1000
  4. The score of the students is between 1 to 100
  5. For each student, there are at least 5 scores

Approach #1 Brute Force, sorting

这是我的解法,还有一些莫名其妙的test case没有通过。

class Solution {
    public int[][] highFive(int[][] items) {
        int rows = items.length;
        Set<Integer> set = new HashSet();

        // first sort all items by grades
        for(int i=0; i<rows; i++){
            int min = i;
            set.add(items[i][0]);

            for(int j=i+1; j<rows;j++){
                if(items[j][1]<items[min][1]){
                    min = j;
                }
            }
            if(min!=i){
                int[] temp = items[i];
                items[i] = items[min];
                items[min] = temp;
            }
        }
        
        // now start construct the answer array
        Object[] obj = set.toArray(); 
		int id[] = new int[obj.length];
        int[][] ans = new int[obj.length][2];
        
		for (int i = 0; i <obj.length; i++) {
			id[i] = (int) obj[i];
            ans[i][0] = id[i];
        }
        
        // now focus on calculating the average score
        for (int i=0; i<obj.length; i++){
            int count = 0;
            int sum = 0;
            int j = rows-1;
            while(count<5){       
                if(items[j][0] == ans[i][0]){
                    sum += items[j][1];
                    count += 1;
                    j-=1;
                }
               
                else {j-=1; continue;}
            }
            ans[i][1] = sum/5;
        }
        return ans;
    }
}

结果:

莫名其妙少了一个学生的成绩。

Wrong Answer

Input

[[1,46],[1,44],[1,92],[1,26],[1,90],[2,7],[2,76],[2,20],[2,46],[2,68],[3,8],[3,55],[3,66],[3,55],[3,62],[4,22],[4,90],[4,92],[4,13],[4,89],[5,13],[5,20],[5,82],[5,83],[5,25],[6,83],[6,89],[6,33],[6,16],[6,70],[7,85],[7,15],[7,33],[7,72],[7,9]]

Output

[[1,59],[2,43],[3,49],[4,61],[5,44],[6,58]]

Expected

[[1,59],[2,43],[3,49],[4,61],[5,44],[6,58],[7,42]]

分析

我的思路是,先把所有的行按照学生成绩这一列来排序,然后用set储存所有学生的id来避免重复,再用set构造最终解的第一列,然后从排好序的成绩列表里,按照id,每次选最高的5个算出均分。

 

Approach #2 HashMap, PriorityQueue

摸一下大神的解法。


class Solution {
    public int[][] highFive(int[][] items) {
    
        HashMap<Integer, PriorityQueue<Integer>> map = new HashMap<>();
        
       for(int[] item : items){
           int id = item[0];
           int score = item[1];
           
           if(!map.containsKey(id)){
               PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>(5);
               pq.offer(score);
               map.put(id, pq);
           }else{
               PriorityQueue<Integer> pq = map.get(id);
               pq.offer(score);
               if(pq.size() > 5){
                   pq.poll();
               }
               map.put(id, pq);
           }
       }
        
        int index = 0;
        
        int[][] res = new int[map.size()][2];
        
       for(int id : map.keySet()){
           
           res[index][0] = id;
        
           PriorityQueue<Integer> pq = map.get(id);
           int sum = 0;
           int size = pq.size();
           
           while(!pq.isEmpty()){
               sum+= pq.poll();
           }
         
           res[index][1] = sum/size;
           
           index++;
           
       }
        
      
        return res;
       
    }
}

分析

本题使用PriorityQueue是十分自然的:

1>PriorityQueue是一种无界的,线程不安全的队列
2>PriorityQueue是一种通过数组实现的,并拥有优先级的队列
3>PriorityQueue存储的元素要求必须是可比较的对象, 如果不是就必须明确指定比较器

参考下面这篇文章:

https://www.jianshu.com/p/f1fd9b82cb72

LeetCode 参考 Java版本 LeetCode 400题目 Java版本 (LeetCode is the platform to help you enhance your skills, expand your knowledge and prepare for technical interviews.) 立即下载

相关推荐

Cadence16.6安装教程

如需安装所需的软件,请到文章末尾处查看 安装步骤: 安装前先关闭杀毒软件和360卫士,注意安装路径不能有中文,安装包路径也不要有中文。 试装系统:win10 64bit 1.解压安装包(共5个压缩包,每个都要解压) 2.以管理员身份运行安装程序。 3.选择License Manager。 4.点击NEXT。 5.选择I accept,然后点击NEXT。 6.选择License Manage...

谢谢关注“小鱼教你模数电”,各平台同号 8万+

【LeetCode - 1086】前五科的均分

【简单】排序、数组、哈希表

学哥斌的博客 772

IMU数据处理避坑指南:从理论到实践的加速度计重力消除方案

本文详细解析了IMU数据处理中的重力消除技术,从理论基础到实践应用,涵盖了加速度计和陀螺仪的核心问题。通过ROS2实战案例,介绍了静态标定与动态校准的技术对比,以及多传感器融合的进阶策略,帮助开发者避免常见陷阱,提升IMU数据处理的精度和效率。

purple的博客 741

leetcode 算法题1086 (简单286) 前五科的均分

leetcode 算法题1086 (简单286) 前五科的均分 题目介绍 给你一个不同学生的分数列表, 请按 学生的 id 顺序 返回每个学生 最高的五科 成绩的 平均分。 对于每条 items[i] 记录, items[i][0] 为学生的 id,items[i][1] 为学生的分数。 平均分...

FYuu95100的博客 1284

Qt5.14.2开发Mqtt应用程序

然后,你就做不下去了…很明显,大部分博主写的东西不是缺头就是缺尾,带偏了许多读者。,因此我们需要clone的是这个分支版本,而不是这个默认的。然后将编译产物中include里的所有.h文件复制到。下载完后直接默认安装即可,这一步没什么好说的。看到了没,这个才是正确的操作方式,而主线的。信号来判断,自行实现自己的槽函数。然后选择构建方式,这里我选择的是。信号来判断自行实现自己的槽函数。信号来判断自行实现自己的槽函数。源代码,如下图所示,双击打开。收到下行消息时,可以通过连接。

Bruce.yang的嵌入式之旅 2310

十二种嵌入式通信协议

嵌入式通信协议选型核心要点解析 在嵌入式系统开发中,通信协议选型直接影响项目成败。本文系统梳理了12种主流协议,从三个维度提供选型指南: 板级通信协议: I²C:双线制,适合传感器连接(温湿度、RTC等) SPI:高速全双工,适用于Flash存储、TFT屏等 UART:异步串行,常用于调试日志输出 总线通信协议: CAN:汽车电子首选,支持多主节点和硬件仲裁 LIN:低成本单线方案,适用于车窗控制等场景 RS485:工业自动化主力,最长传输距离1200米 Modbus:工业领域通用协议,支持RTU/TCP格

qq_37999850的博客 247

栈

题目描述 栈是计算机中经典的数据结构,简单的说,栈就是限制在一端进行插入删除操作的线性表。 栈有两种最重要的操作,即pop(从栈顶弹出一个元素)和push(将一个元素进栈)。 栈的重要性不言自明,任何一门数据结构的课程都会介绍栈。宁宁同学在复习栈的基本概念时,想到了一个书上没有讲过的问题,而他自己无法给出答案,所以需要你的帮忙。 宁宁考虑的是这样一个问题:一个操作数序列,从1,2,一直

Rookie的博客 429

用python画带有正负值的条形图

常见的条形图只能表现数据的大小,却不能表现值的正负关系。但是其实仅仅使用`pandas`和`matplotlib`两个包就可以实现y轴负轴的添加以及负值的显示,并且可以为正负值分别设置不同的颜色,让条形图看上去更加清晰,易于我们分析

weixin_44853840的博客 5382

LeetCode - Easy - 108,看完这篇文终于搞明白了

面试题文档来啦,内容很多,485页!由于笔记的内容太多,没办法全部展示出来,下面只截取部分内容展示。

2301_79058515的博客 1172

28-手把手教你手写CPU-Verilog - 乘法器设计:Booth算法与Wallace树乘法器

文章摘要: 本文详细介绍了两种高效乘法器设计方法:Booth算法和Wallace树乘法器。Booth算法通过检测乘数连续1/0减少部分积,适合有符号数运算;Wallace树采用树形结构压缩部分积,显著降低延迟。文章包含算法原理、具体示例、Verilog实现代码(4位乘法器)及性能对比表,指出Booth适用于通用处理器,Wallace树更适合高性能DSP/GPU。最后强调实际设计中需根据速度、面积和功耗需求选择合适方案。

2301_79143213的博客 206

使用MATLAB的COMSOL LiveLink:实时连接和数据传输

COMSOL LiveLink是一种功能强大的MATLAB工具包,它允许用户在MATLAB环境中与COMSOL Multiphysics软件进行实时连接和数据传输。COMSOL LiveLink是一种功能强大的MATLAB工具包,它允许用户在MATLAB环境中与COMSOL Multiphysics软件进行实时连接和数据传输。使用COMSOL LiveLink,你可以进行更复杂的模型设置和数据传输使用MATLAB的COMSOL LiveLink:实时连接和数据传输。

PixelNinja的博客 2088

【Leetcode】1086. High Five

题目地址: https://leetcode.com/problems/high-five/ 给定一个二维数组,每一行代表某个学生的某一科目分数,第一个数字是学生id,第二个数字是分数。要求返回一个数组,存储每个学生最高的555门课的平均分(返回整型即可),并且数组要按学生id排序。 思路是哈希表 + 堆。哈希表key存id,value存一个堆,堆里存id对应的学生的最高无门课的分数。代码如下: import java.util.Map; import java.util.PriorityQueue; im

数学、算法爱好者的博客 434

25、BDS-3卫星信号性能与PPP-B2b增强消息完整性分析

本文对BDS-3卫星信号性能及PPP-B2b增强消息的完整性进行了系统分析。评估了MEO、IGSO和GEO卫星的轨道与时钟精度,得出BDS-3总体SISRE为0.25 m,系统完整性可覆盖99.999%的误差。分析表明SIS中断主要由时钟调整和轨道机动引起,个别卫星存在因境外监测受限导致的非计划中断。通过自研解码软件对PPP-B2b增强消息进行采集与解析,实验结果显示BDS-3和GPS的平均历元完整性率均高于98.55%,其中卫星掩码和时钟校正消息的完整性率超过99.8%。研究还发现IGSO卫星相比MEO卫

quiet的专栏 143

leetcode 1086. 前五科的均分(C++)

给你一个不同学生的分数列表,请按学生的 id顺序返回每个学生最高的五科成绩的平均分。 对于每条items[i]记录,items[i][0]为学生的 id,items[i][1]为学生的分数。平均分请采用整数除法计算。 示例: 输入:[[1,91],[1,92],[2,93],[2,97],[1,60],[2,77],[1,65],[1,87],[1,100],[...

qq_27060423的博客 4767

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

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. 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")

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

leetcode 1086.前五科平均分

题目:给你一个不同学生的分数列表,请按 学生的 id 顺序 返回每个学生 最高的五科 成绩的 平均分。 对于每条 items[i] 记录, items[i][0] 为学生的 id,items[i][1] 为学生的分数。平均分请采用整数除法计算。 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/high-five 著作权归领扣网络所有。商业转载...

qq_45789385的博客 846

jre9下载 jdk9

(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】

LeetCode-Python-1086. 前五科的均分

给你一个不同学生的分数列表,请按学生的 id顺序返回每个学生最高的五科成绩的平均分。 对于每条items[i]记录,items[i][0]为学生的 id,items[i][1]为学生的分数。平均分请采用整数除法计算。 示例: 输入:[[1,91],[1,92],[2,93],[2,97],[1,60],[2,77],[1,65],[1,87],[1,100],[...

Keep Coding 2205

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

leetcode——1086.前五科的均分

思路 按照题目要求对同一个学生科目成绩进行降序排序 对不同学生学号进行升序排序 根据学号的不同,对成绩数组进行遍历 代码 class Solution { public: static bool cmp(vector<int>& a, vector<int>& b) { if (a[0] == b[0]) return a[1] > b[1];//取高分科目 else

Dedication_的博客 294

leetcode java_LeetCode 160. Java版代码(附详细解释)

题目描述给定两个链表,请找它们的交汇点。如果两个链表不相交,则返回 null;在函数结束时,两个链表必须保持原来的结构;链表中不存在环;你的代码需要的时间复杂度是 O(n),额外的空间复杂度是 O(1);样例给定如下两个链表:A: a1 → a2↘c1 → c2 → c3↗B: b1 → b2 → b3则交汇点是 c1。Java 代码长文预警!代码不多,但是后面附有详细的...

weixin_36102930的博客 149

LeetCode#1086. High Five

1086. High Five Example 1: Input: items = [[1,91],[1,92],[2,93],[2,97],[1,60],[2,77],[1,65],[1,87],[1,100],[2,100],[2,76]] Output: [[1,87],[2,88]] Explanation: The student with ID = 1 got scores 91, 92, 60, 65, 87, and 100. Their top five average is (100

AlfredaYu的博客 377

算法权力如何重塑内容生态:从推荐系统到数字说服的深度解析

推荐系统作为现代信息分发的核心技术,其核心原理是通过机器学习模型对用户行为数据进行分析,构建动态的用户画像,并基于多目标优化(如点击率、完播率、用户留存等)进行内容排序。这项技术的价值在于能够高效匹配用户与内容,提升信息获取效率,但也带来了信息茧房、内容同质化等挑战。在工程实践中,算法通过反馈循环不断自我进化,形成了强大的马太效应,决定了内容的可见性与传播范围。当前,推荐系统已广泛应用于社交媒体、电商平台、新闻资讯等领域,深刻影响着内容生态的构建。本文聚焦于算法权力这一概念,探讨其如何作为数字说服战场上的隐

weixin_30599769的博客 546

codevs 1086

#include using namespace std; long long Catalan(int m) { if (m==1)    return 1; return (Catalan(m-1)*(4*m-2)/(m+1)); } int main() { int n; scanf("%d",&n); cout } //卡特兰数

Michael920235063的博客 383

LeetCode精选算法200题------(3)1086. 前五科的均分

写的时候遇到了许多问题。记录一下map的注意点:(1)emplace比insert更快(2)map自动按照key排序,unordered——map 哈希表无序(map本质是红黑树)(3)遍历map可以用auto[a1,a2],好像也可以直接first,second但是leetcode好像不行。可以用map

weixin_41593360的博客 570

重复字符串匹配

给定两个字符串A和B,找到A必须重复的最小次数,以使得B是它的子字符串。 如果没有这样的解决方案,返回-1。 样例 样例1: 输入 : A = "a" B = "b". 输出 : -1 样例 2: 输入 : A = "abcd" B = "cdabcdab". 输出 :3 解释:因为将A重复3次以后 (“abcdabcdabcd”), B将成为其的一个子串 ; 而如...

weixin_41791402的博客 375

Leetcode-1086 high five(前五科的均分)

1 #define _for(i,a,b) for(int i = (a);i < b;i ++) 2 struct cmp 3 { 4 bool operator() (int a,int b) 5 { 6 return a>b; 7 } 8 }; 9 class Solution 10 { 11 ...

weixin_30278237的博客 470

leetcode1086

1 class Solution: 2 def highFive(self, items: List[List[int]]) -> List[List[int]]: 3 n = len(items) 4 dic = {} 5 for item in items: 6 ids = item...

weixin_33819479的博客 321

leetcode-1086. 前五科的均分-C语言

/** * Return an array of arrays of size *returnSize. * The sizes of the arrays are returned as *returnColumnSizes array. * Note: Both returned array and *columnSizes array must be malloced, assume ...

SFFS 1340
上一篇: 一瞥 Java Arrays
下一篇: Leetcode 1085. Sum of Digits in the Minimum Number, Java解法
YuanTheCoder
博客等级 码龄9年 2粉丝 34原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值