力扣 526. 优美的排列

题目来源:https://leetcode-cn.com/problems/beautiful-arrangement/

大致题意:
优美排列的元素满足以下两个条件之一:

  1. 索引 i 位置的元素 num,可以被 i 整除
  2. 索引 i 位置的元素 num,可以整除 i

给定一个数字n,求出1至n的所有数构成的优美排列个数。

思路

dfs
  1. 使用一个二维数组choice,存下索引 i 处满足优美排列的元素
  2. 使用一个标记数组vis,用来标记某个数是否在已经被使用
  3. 从索引 1 开始进行 dfs 递归,每次遍历当前索引处满足条件同时还未使用的数,将该数做标记,递归下一个索引。退出递归后,该数也就不再使用,重置标记。
  4. 重复递归直至索引超过n,表示已经找到一种优美排列

代码:

public class CountArrangement {
    // 存第i位上可供选择的数字
    List<Integer>[] choice;
    boolean[] vis;
    int ans;
    public int countArrangement(int n) {
        vis = new boolean[n+1];
        choice = new List[n+1];
        ans = 0;
        // 集合初始化
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            choice[i] = new ArrayList<Integer>();
        }
        // 获取第i位上可供选择的数字
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int j = 1; j <= n; j++) {
                // 两个条件满足一个即可
                if (i % j == 0 || j % i == 0) {
                    choice[i].add(j);
                }
            }
        }
        // dfs遍历,从1到n
        dfs(1, n);

        return ans;
    }

    public void dfs(int index, int n) {
        // 如果当前位超过n,代表已形成n个数的排列
        if (index == n+1) {
            ans++;
            return;
        }
        // 遍历第index位可供选择的数
        for (int num : choice[index]) {
            // 若该数未使用过
            if (vis[num] == false) {
                // 使用该数,做标记并遍历下一位
                vis[num] = true;
                dfs(index+1, n);
                // 退出递归,重置标记
                vis[num] = false;
            }
        }
    }
}
### LeetCode 146 LRU Cache 的 C++ 实现 LRU(Least Recently Used)是一种常见的缓存淘汰策略,用于管理固定大小的内存空间。当缓存满时,会移除最近最少使用的数据项以腾出空间。 以下是基于双向链表和哈希表实现的 C++ 解决方案: #### 双向链表节点定义 为了高效地维护访问顺序并快速更新节点位置,可以使用自定义的 `ListNode` 类来表示双向链表中的节点。 ```cpp struct ListNode { int key; int value; ListNode* prev; ListNode* next; ListNode(int k, int v) : key(k), value(v), prev(nullptr), next(nullptr) {} }; ``` #### 缓存类设计 通过组合哈希表和双向链表,可以在 O(1) 时间复杂度下完成插入、删除以及查找操作。 ```cpp class LRUCache { private: unordered_map<int, ListNode*> map; // 哈希表存储键到节点指针的映射关系 ListNode* head; // 虚拟头结点 ListNode* tail; // 虚拟尾结点 int capacity; // 容量上限 public: LRUCache(int cap) : capacity(cap) { head = new ListNode(-1, -1); // 初始化虚拟头部 tail = new ListNode(-1, -1); // 初始化虚拟尾部 head->next = tail; // 连接首尾 tail->prev = head; } ~LRUCache() { ListNode* cur = head; while (cur != nullptr) { ListNode* temp = cur; cur = cur->next; delete temp; } } void removeNode(ListNode* node) { node->prev->next = node->next; node->next->prev = node->prev; } void addToHead(ListNode* node) { node->next = head->next; node->prev = head; head->next->prev = node; head->next = node; } int get(int key) { if (!map.count(key)) return -1; // 如果不存在该key,则返回-1 ListNode* node = map[key]; removeNode(node); addToHead(node); return node->value; } void put(int key, int value) { if (map.count(key)) { // 若已存在则更新其值并将它移到最前面 ListNode* node = map[key]; node->value = value; removeNode(node); addToHead(node); return; } if (map.size() >= capacity) { // 当容量达到上限时,移除最后未被使用的节点 ListNode* lastUsed = tail->prev; removeNode(lastUsed); map.erase(lastUsed->key); delete lastUsed; } ListNode* newNode = new ListNode(key, value); // 创建新节点并加入hashMap与链表前端 map[key] = newNode; addToHead(newNode); } }; ``` 上述代码实现了基本功能[^3],其中包含了以下几个核心部分: - **removeNode**: 将指定节点从当前列表中移除。 - **addToHead**: 把某个节点移动至链表开头的位置。 - **get 方法**: 获取对应 key 的值,并将其标记为最新访问过的项目。 - **put 方法**: 插入新的键值对或者覆盖已有条目;如果超出设定的最大数量限制,则清除掉最早之前加载的数据记录。 此版本的时间效率较高,在每次调用 `get()` 或者 `set()` 函数时都能保持常数级时间性能表现[^4]。
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