LeetCode.1046-最后的石头重量(Last Stone Weight)

AIGC时代的必备技能:提示词工程(Prompt Engineering)全面指南 本文主要介绍了AIGC时代的重要技能——提示词工程(Prompt Engineering)。文章首先定义了提示词的概念,强调其作为人类与AI沟通桥梁的重要性,并详细阐述了提示词的功能特性,包括输入、大模型处理和输出三个环节。接着,文章探讨了提示工程的重要性,如提高输出质量、节省资源和时间等。随后,文章深入分析了提示词的基本构成要素,包括指令、上下文、输入数据和输出指示符,并提出了提示词的五大基本原则:清晰性与具体性、提供充足的上下文、明确任务与目标、考虑受众和迭代思维。最后,文章介绍了提示词的七大常见技巧 阅读详情

这是小川的第388次更新,第418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250题(顺位题号是1046)。有一个石头集合,每个石头都有一个正整数重量值。

每次,我们选择两块最重的岩石并将它们粉碎在一起。假设石头的重量为x和y,x <= y。粉碎的结果是:

  • 如果x == y,两块石头都被完全粉碎;

  • 如果x != y,重量为x的石头被完全粉碎,重量为y的石头具有新的重量y-x。

最后,剩下最多1块石头。返回这块石头的重量(如果没有留下石头,则返回0)。

例如:

输入:[2,7,4,1,8,1]
输出:1
说明:
我们将7和8结合起来得到1,所以数组转换为[2,4,1,1,1],
然后我们将2和4结合起来得到2,所以数组转换为[2,1,1,1],
然后我们将2和1结合起来得到1,所以数组转换为[1,1,1],
然后我们将1和1组合起来得到0,所以数组转换为[1],那就是最后一块石头的重量值。

注意:

  • 1 <= stones.length <= 30

  • 1 <= stones[i] <= 1000

02 第一种解法

根据题目的意思,我们需要干两件事情,第一,每次找到数组中最大的两个数进行值替换,比较大小,相等就全干掉,不相等就把较大的值替换为两者的差值,再把较小的干掉;第二,重复第一步,直到所有元素都被干掉或者最后只剩下一个元素。

思路:先将数组排序,统计其中值为0的元素个数,因为stones[i]的范围在[1,1000],循环进行值替换(替换为0),直到最后数组中值为0的元素个数等于stones.length或者stones.length-1,才结束循环。如果数组最后一个元素不等于0,就返回此元素的值,反之返回0。

public int lastStoneWeight(int[] stones) {
    int n = stones.length;
    while (!(checkStones(stones) == n || checkStones(stones) == n-1)) {
        if (stones[n-2] == stones[n-1]) {
            stones[n-2] = 0;
            stones[n-1] = 0;
        } else {
            stones[n-1] -= stones[n-2];
            stones[n-2] = 0;
        }
    }
    // 全是0,或者只有最后一个元素不为0
    return stones[n-1] == 0 ? 0 : stones[n-1];
}

/**
 * 统计数组stones中值为0的元素个数
 * @param stones
 * @return
 */
public int checkStones(int[] stones) {
    Arrays.sort(stones);
    int count = 0, n = stones.length;
    for (int i=0; i<n; i++) {
        if (stones[i] == 0) {
            count++;
        }
    }
    return count;
}

03 第二种解法

我们可以将第一种解法再简化下,不去计数的个数,依旧按照题目的规则进行替换0操作,效果一样。

public int lastStoneWeight2(int[] stones) {
    int n = stones.length;
    for (int i=0; i<n-1; i++) {
        Arrays.sort(stones);
        if (stones[n-2] == stones[n-1]) {
            stones[n-2] = 0;
            stones[n-1] = 0;
        } else {
            stones[n-1] -= stones[n-2];
            stones[n-2] = 0;
        }
    }
    // 全是0,或者只有最后一个元素不为0
    return stones[n-1] == 0 ? 0 : stones[n-1];
}

04 第三种解法

在第一种解法和第二种解法中,每次循环都需要重新排序数组,能不能将此步骤省掉?

答案是可以的,利用优先队列来实现。

在初始化优先队列时,选择有Comparator作为参数的构造方法,选择其reverseOrder方法,倒序排序(从大到小),将数组中的元素入队列,然后开始循环处理。因为优先队列会自动排序,最大值永远在队首,第二大的值次之,将两者取出相减,如果两者之差大于0,就将差值入队列。最后判断队列是否为空,为空就返回0,不为空就返回队首的元素值。

public int lastStoneWeight3(int[] stones) {
    PriorityQueue<Integer> pq = new 
            PriorityQueue<>(Comparator.reverseOrder());
    for (int stone : stones) {
        pq.offer(stone);
    }
    while (pq.size() > 1) {
        int num = pq.poll() - pq.poll();
        if (num > 0) {
            pq.offer(num);
        }
    }
    return pq.isEmpty() ? 0 : pq.peek();
}

05 小结

算法专题目前已连续日更超过七个月,算法题文章256+篇,公众号对话框回复【数据结构与算法】、【算法】、【数据结构】中的任一关键词,获取系列文章合集。

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