LeetCode.914-一副牌中的X(X of a Kind in a Deck of Cards)

本文解析了LeetCode算法题中Easy级别的第214题(顺位题号914),介绍了四种解题思路,包括使用HashMap、求最大公约数等方法,旨在帮助读者理解并掌握此类问题的解决技巧。

这是悦乐书的第352次更新,第377篇原创

01 看题和准备

今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第214题(顺位题号是914)。在一副牌中,每张牌上都写有一个整数。

当且仅当您可以选择X >= 2时才返回true,以便可以将整个牌组分成一组或多组牌,其中:

  • 每组都有X张牌。

  • 每组中的所有牌都具有相同的整数。

例如:

输入:[1,2,3,4,4,3,2,1]
输出:true
说明:可能的分区[1,1],[2,2],[3,3],[4,4]

输入:[1,1,1,2,2,2,3,3]
输出:false
说明:没有可能的分区。

输入:[1]
输出:false
说明:没有可能的分区。

输入:[1,1]
输出:true
说明:可能的分区[1,1]

输入:[1,1,2,2,2,2]
输出:true
说明:可能的分区[1,1],[2,2],[2,2]

注意

  • 1 <= deck.length <= 10000

  • 0 <= deck[i] <10000

02 第一种解法

题目的意思是将数组deck中的元素进行分组,值相等的划分为同一组,每一组中的元素个数都相等,且大于等于2。我们可以使用一个HashMap,以deck中的元素为key,以其出现次数为value,对HashMapvalue值进行遍历。

最理想的情况,HashMap中只有一组key-value,但测试用例中肯定不会这么轻易让你AC。来看几组例子分析下规律:

{1,1,1,2,2,2,3,3} 
{{1,1,1},{2,2,2},{3,3}} --> {3,3,2}

{1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3} 
{{1,1},{2,2,2,2},{3,3,3,3,3,3}} --> {2,4,6}

第一个例子中,他们的最大公约数为1,即分组的组数存在奇偶分布的情况。

第二个例子中,他们的最大公约数为2,即分组的组数都是偶数,并且对于其中的4个2和6个3,是还可以继续拆分的,4个2拆成两组2个2,6个3拆成三组2个3。

因此,我们只需要判断HashMap中每对数据的最大公约数是不是等于1即可。

public boolean hasGroupsSizeX(int[] deck) {
    if (deck.length < 2) {
        return false;
    }
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    for (int num : deck) {
        map.put(num, map.getOrDefault(num, 0)+1);
    }
    int count = 0;
    for (Integer value : map.values()) {
        if (value < 2) {
            return false;
        }
        if (count == 0) {
            count = value;
        } else {
            if (count != value) {
                int gcd = 1;
                for (int i=1; i<= count || i<=value; i++) {
                    if (count%i == 0 && value%i == 0) {
                        gcd = i;
                    }
                }
                if (gcd == 1) {
                    return false;
                }
            }
        }
    }
    return true;
}

03 第二种解法

思路和第一种解法一样,只是将其中部分代码抽离了出来,并且简化了一些if-else判断。

public boolean hasGroupsSizeX2(int[] deck) {
    if (deck.length < 2) {
        return false;
    }
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<Integer, Integer>();
    for (int num : deck) {
        map.put(num, map.getOrDefault(num, 0)+1);
    }
    int min = 10001;
    for (Integer num : map.values()) {
        min = Math.min(min, num);
    }
    if (min == 1) {
        return false;
    }
    for (Integer num : map.values()) {
        if (getGCD(min, num) == 1) {
            return false;
        }
    }
    return true;
}

public int getGCD(int a, int b) {
    int gcd = 1;
    for (int i=1; i<= a || i<=b; i++) {
        if (a%i == 0 && b%i == 0) {
            gcd = i;
        }
    }
    return gcd;
}

04 第三种解法

因为限定了数组deck中元素值范围,因此我们可以使用一个整型数组count来计算deck中各元素的出现次数,然后遍历count中的元素,求出他们的最大公约数,只要有一对数的最大公约数等于1,就直接返回false。

public boolean hasGroupsSizeX3(int[] deck) {
    int[] count = new int[10001];
    for (int num : deck) {
        count[num]++;
    }
    int temp = -1;
    for (int num : count) {
        if (num > 0) {
            if (num < 2) {
                return false;
            }
            if (temp == -1) {
                temp = num;
            } else {
                if (getGCD(temp, num) == 1) {
                    return false;
                }
            }
        }
    }
    return true;
}

public int getGCD(int a, int b) {
    int gcd = 1;
    for (int i=1; i<= a || i<=b; i++) {
        if (a%i == 0 && b%i == 0) {
            gcd = i;
        }
    }
    return gcd;
}

05 第四种解法

对第三种解法,我们还可以再优化下,将求最大公约数的方法独立处理,并且用递归处理。

public boolean hasGroupsSizeX4(int[] deck) {
    int[] count = new int[10001];
    for (int num : deck) {
        count[num]++;
    }
    int tem = count[deck[0]];
    for (int num : count) {
        if (num > 0) {
            tem = gcd(tem, num);
        }
    }
    return tem > 1;
}

/**
 * 利用递归求a和b的最大公约数
 * @param a
 * @param b
 * @return
 */
public int gcd(int a, int b) {
    return a == 0 ? b : gcd(b%a, a);
}

06 小结

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以上就是全部内容,如果大家有什么好的解法思路、建议或者其他问题,可以下方留言交流,点赞、留言、转发就是对我最大的回报和支持!

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
<think>好的,我现在需要帮用户解决一个Node.js中的TypeError问题,错误信息是“TypeError: cb is nota function”。用户提供的错误堆栈显示这个问题发生在parseCookie函数中,具体是在调用cb的时候。首先,我得分析可能的原因。 首先,错误信息指出cb不是一个函数。这通常意味着在调用某个函数时,传入的回调参数不是函数类型。可能的情况包括: 1. **回调未正确传递**:可能在调用parseCookie时,没有正确传递回调函数,或者传递了错误的参数类型。 2.**函数定义参数不匹配**:parseCookie函数可能期望一个回调函数作为参数,但在调用时可能没有传入或者传入了其他类型的值。 3. **异步处理问题**:可能使用了错误的回调方式,比如应该使用函数的地方用了Promise或其他异步处理方式。 4. **第三方库版本问题**:可能使用的库版本过旧或存在bug,导致回调参数处理异常。 接下来,我需要根据用户提供的堆栈信息来定位具体的位置。错误发生在leetcode.js的parseCookie函数第542行,调用cb的地方。这可能是一个插件或模块中的函数,用户可能在使用VSCode的LeetCode插件时遇到了问题,尤其是在处理cookie登录时。 考虑到用户提到的环境是Node.js v22.17.0,可能存在兼容性问题。某些旧版本的库可能不兼容较新的Node.js版本,导致回调参数未被正确处理。 用户可能需要检查以下几点: -检查parseCookie函数的定义,确认其参数是否正确要求一个回调函数。 -查看调用parseCookie的地方是否正确传递了回调函数。 -确认第三方库(如vsc-leetcode-cli)是否支持当前Node.js版本,可能需要升级或降级版本。- 查看是否有相关的Issue或更新日志,可能其他用户也遇到了类似的问题。 可能的解决方案包括:1. 更新LeetCode插件到最新版本,修复可能存在的bug。2. 降级Node.js版本到更稳定的版本,比如LTS版本,以确保兼容性。 3. 如果问题由特定代码引起,检查代码中回调函数的使用是否正确。 4.清除缓存或重新安装插件,解决可能的配置错误。 此外,用户可能需要提供更多的上下文信息,比如他们正在执行的操作,或者相关的代码片段,以便更准确地定位问题。例如,是否在自定义代码中调用了parseCookie函数,或者这完全是由插件内部触发的错误。 总结来说,用户需要检查回调函数的传递和定义,确认第三方库的兼容性,并考虑环境配置是否合适。如果问题持续存在,建议查看插件的官方文档或提交Issue寻求帮助。</think>`TypeError: cb is not a function` 表示在调用 `parseCookie` 函数时,传递的 `cb` 参数 **不是函数类型**。以下是关键分析及解决方案: --- ### ❌ 错误原因 1. **回调参数类型错误** `parseCookie` 函数内部尝试调用 `cb(...)`,但传入的 `cb` 可能是 `null`、`undefined` 或其他非函数类型(如字符串、数字)。 2. **函数定义与调用不匹配** - 函数定义时要求传入回调函数: ```javascript function parseCookie(cookieStr, cb) { ... } ``` - 调用时却未传递有效回调: ```javascript parseCookie("key=value", "错误参数"); // 第二个参数不是函数 ``` 3. **第三方库兼容性问题** 根据路径 `vsc-leetcode-cli` 和 Node.js v22.17.0,可能是 **LeetCode 插件与最新 Node.js 版本不兼容**,导致内部回调参数传递异常。 --- ### ✅ 解决方案 1. **检查调用方代码** 定位 `parseCookie` 的调用位置(如 `leetcode.js` 第 565 行),确保传递正确的回调函数: ```javascript parseCookie("key=value", (err, result) => { if (err) throw err; console.log(result); }); ``` 2. **更新插件版本** `vsc-leetcode-cli` 可能存在旧版 bug,尝试更新插件: ```bash npm install -g vsc-leetcode-cli@latest ``` 或重新安装 VSCode LeetCode 插件。 3. **降级 Node.js 版本** Node.js v22.x 是较新版本,可能存在兼容性问题。建议切换到 **LTS 版本(如 v18.x 或 v20.x)**: - 使用 [nvm](https://github.com/nvm-sh/nvm) 管理多版本 Node.js。 4. **临时修复(绕过错误)** 在调用 `parseCookie` 前增加类型检查: ```javascript if (typeof cb === 'function') { cb(null, parsedCookie); } else { console.error("回调参数必须为函数"); } ``` --- ### 🧪 验证步骤 1. 确认 Node.js 版本: ```bash node -v # 推荐使用 v18.x 或 v20.x ``` 2. 检查插件依赖: 进入插件目录并更新依赖: ```bash cd ~/.vscode-huawei/extensions/leetcode.vscode-leetcode-0.18.1 npm install ``` --- ### ❓ 常见相关问题
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