LeetCode笔记：Biweekly Contest 84-优快云博客

本文详细记录了LeetCode双周赛84的四道题目解题思路与Python代码实现。题目涉及合并相似项、计算坏对数量、任务调度优化以及数组替换排序问题。通过对数组操作的巧妙利用，实现了高效解决方案，并展示了代码运行时间和内存占用情况。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LeetCode笔记：Biweekly Contest 84

比赛链接：https://leetcode.com/contest/biweekly-contest-84/

1. 题目一

给出题目一的试题链接如下：

2363. Merge Similar Items

1. 解题思路

这一题思路还是很简单的，用一个字典把两个item列表当中相同val的权重相加即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def mergeSimilarItems(self, items1: List[List[int]], items2: List[List[int]]) -> List[List[int]]:
        res = defaultdict(int)
        for v, w in items1:
            res[v] += w
        for v, w in items2:
            res[v] += w
        res = [[k,v] for k, v in res.items()]
        return sorted(res)

提交代码评测得到：耗时137ms，占用内存14.8MB。

2. 题目二

给出题目二的试题链接如下：

2364. Count Number of Bad Pairs

1. 解题思路

这一题咋看之下需要一个二重循环，但是事实上我们只需要将数组进行一下变换，将每一个元素减去其位置，那么我们就只要考察相同元素即可了。

所有的好的pair一定都会拥有相同的值，因此我们在所有的pair数当中减去好的那些就能够得到我们的答案了。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def countBadPairs(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        for i in range(n):
            nums[i] -= i
        cnt = Counter(nums)
        res = n * (n-1) // 2
        for v in cnt.values():
            res -= v * (v-1) // 2
        return res

提交代码评测得到：耗时898ms，占用内存32.9MB。

3. 题目三

给出题目三的试题链接如下：

2365. Task Scheduler II

1. 解题思路

这一题其实非常简单，用一个额外的字典来记录一下每一个任务下次开启的最早时间即可。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def taskSchedulerII(self, tasks: List[int], space: int) -> int:
        nxt = defaultdict(int)
        day = 0
        for t in tasks:
            day += 1 + max(0, nxt[t] - day)
            nxt[t] = day + space
        return day

提交代码评测得到：耗时1765ms，占用内存31.2MB。

4. 题目四

给出题目四的试题链接如下：

2366. Minimum Replacements to Sort the Array

1. 解题思路

这一题其实就是两个关键点：

题目给出的操作只能将数字减小，不可能增大，因此我们只需要倒过来看就可以一个循环搞定了；
对于任何一个数 $y$ ，假设其后一个数字是 $x$ ，有 $y = n x + r$ ，那么有两种情况：
1. 如果 $r = 0$ ，那么将会至少经过 $n - 1$ 次操作将这个数变成n个x；
2. 如果 $\neq 0$ ，那么需要经过 $n$ 次操作，使得最大的数不大于 $x$ ，此时能够得到的最小数的最大值为 $\lfloor y/(n+1)\rfloor$

由此，我们就能够给我们最终的解了。

2. 代码实现

给出python代码实现如下：

class Solution:
    def minimumReplacement(self, nums: List[int]) -> int:
        n = len(nums)
        _max = nums[-1]
        res = 0
        for i in range(n-1, -1, -1):
            if nums[i] <= _max:
                _max = nums[i]
                continue
            m = nums[i] // _max
            if nums[i] % _max == 0:
                res += m-1
            else:
                res += m
                _max = nums[i] // (m+1)
        return res