[牛客复盘] round11 20230911

文章解析了美团校招面试中的三道题目:外卖订单编号的数学问题、数组操作的暴力解法和元素删除的方案计数,涉及T1-T4难度,以及使用了动态规划和枚举等技巧。

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总结

  • 美团校招原题,但是D好难。
  • T1 数学
  • T2 枚举
  • T3 递推/dp,这题和round9一样,不写了
  • T4 二维dp求方案数+剪枝在这里插入图片描述

小美的外卖订单编号

链接: [小美的外卖订单编号在这里插入图片描述

2. 思路分析

  • 和round9一样。

3. 代码实现

def solve():
    m, x = RI()
    x = (x - 1) % m
    print(x + 1)

小美的数组操作2

链接: 小美的数组操作2

1. 题目描述

在这里插入图片描述

2. 思路分析

  • 由于数据范围是100,因此直接暴力即可,也就平方复杂度。

3. 代码实现

def solve():
    n, k = RI()
    a = RILST()
    for _ in range(k):
        u,v = RI()
        a[u-1] += 1
        a[v-1] -= 1
    for i in range(n-1):
        if a[i] > a[i+1]:
            return print('No')
    print('Yes')

小美的元素删除

链接: 小美的元素删除

1. 题目描述

在这里插入图片描述

2. 思路分析

  • 删除k个不好考虑,反过来考虑保留p=n-k个的方案数。
  • 发现合法方案最多保留30个数字。

3. 代码实现

MOD = 10 ** 9 + 7
PROBLEM = """读完题觉得最后保留的数列是一个顺序递增的倍数串,即后一个一定包含前边的因数,那么在1e9内,最长也就只能是全2,长度30。
然后硬写个二维dp,由于是求方案数,因此定义f[i][j]时,表示以i为结尾的方案数,一定要包含i。
那么是可以遍历更小的数,找因数来转移的,由于还要遍历每个长度,因此是三次方。
注意到长度一定<=30,否则就是0,所以可以剪掉这部分。优化成n^2 * 30。
注意到转移时长度只用到前边一个状态,因此状态反过来定义,就可以滚动了。
滚动时可以按背包逆序,只需要一个数组,但是注意这题是求方案数,记得清空
"""


#       ms
def solve():
    n, k = RI()
    a = RILST()
    if k == n:
        return print(1)
    p = n - k
    if p > 31:  # 不写这个就是n^3,注意到保留的长度最多是30,即2^30约1e9
        return print(0)
    p = min(p, 31)
    a.sort()
    f = [1] * n  # f[j][i] 以i为结尾,长为j的序列的方案数
    for k in range(p - 1):
        for i in range(n - 1, -1, -1):
            f[i] = 0  # 逆序更新,就可以用一个数组滚动,但是这题求方案数,注意记得清空f[i]
            for j in range(i):
                if a[i] % a[j] == 0:  # 从可行的地方转移来
                    f[i] += f[j]  # 从k-1长度的方案加上a[i],变成尾巴为a[i]长度为k的方案数
                    f[i] %= MOD

    print(sum(f) % MOD)


#       ms
def solve2():
    n, k = RI()
    a = RILST()
    if k == n:
        return print(1)
    p = n - k
    if p > 31:  # 不写这个就是n^3
        return print(0)
    p = min(p, 31)
    a.sort()
    f = [1] * n  # f[j][i] 以i为结尾,长为j的序列的方案数
    for k in range(p - 1):
        g = [0] * n
        for i, v in enumerate(a):
            for j in range(i):
                if v % a[j] == 0:  # 从可行的地方转移来
                    g[i] += f[j]  # 从k-1长度的方案加上a[i],变成尾巴为a[i]长度为k的方案数
                    g[i] %= MOD
        f = g

    print(sum(f) % MOD)


#       ms
def solve1():
    n, k = RI()
    a = RILST()
    if k == n:
        return print(1)
    p = n - k
    if p > 31:  # 不写这个就是n^3
        return print(0)
    p = min(p, 31)
    a.sort()
    f = [[0] * (p + 1) for _ in range(n)]  # f[i][j] 以i为结尾,长为j的序列的方案数
    for i in range(n):
        f[i][1] = 1
    for i, v in enumerate(a):
        for j in range(i):
            if v % a[j] == 0:  # 从可行的地方转移来
                for k in range(2, p + 1):
                    f[i][k] += f[j][k - 1]  # 从k-1长度的方案加上a[i],变成尾巴为a[i]长度为k的方案数
                    f[i][k] %= MOD
    ans = 0
    for i in range(n):
        ans += f[i][p]
        ans %= MOD
    print(ans)

六、参考链接

### 关于牛客周赛 Round 80 的相关信息 目前并未找到具体针对牛客周赛 Round 80 的官方题解或比赛详情文档。然而,基于以往的比赛模式和惯例[^1],可以推测出此类赛事通常包含若干算法题目,覆盖基础数据结构、动态规划、贪心策略以及图论等领域。 #### 可能涉及的内容范围 1. **签到题 (A 题)** 这类题目一般较为简单,旨在测试选手的基础编程能力。例如简单的数学计算或者字符串处理问题。 2. **中级难度题 (B 到 D 题)** 中级难度的题目往往需要一定的算法设计能力和复杂度分析技巧。比如: - 动态规划优化问题; - 贪心算法的应用场景; - 图遍历与最短路径求解; 3. **高阶挑战题 (E 或更高)** 对于更复杂的题目,则可能涉及到高级的数据结构操作(如线段树、并查集)、组合数学推导或者其他领域内的难题解决方法。 以下是根据过往经验给出的一个假设性的例子来展示如何解答类似的竞赛问题: ```python def solve_example_problem(n, m): """ 假设这是一个关于矩阵填充的问题, 给定 n 行 m 列大小的空间,按照某种规则填充值。 参数: n -- 矩阵行数 m -- 矩阵列数 返回值: result_matrix -- 完成后的二维列表形式的结果矩阵 """ # 初始化结果矩阵为全零状态 result_matrix = [[0]*m for _ in range(n)] value_to_fill = 1 direction_changes = [(0,1),(1,0),(0,-1),(-1,0)] # 方向变化顺序:右->下->左->上 current_direction_index = 0 row,col=0,0 while True: try: if not(0<=row<n and 0<=col<m): raise IndexError() if result_matrix[row][col]==0: result_matrix[row][col]=value_to_fill value_to_fill+=1 next_row,next_col=row+direction_changes[current_direction_index%len(direction_changes)][0],\ col+direction_changes[current_direction_index%len(direction_changes)][1] if any([not(0<=next_row<n), not(0<=next_col<m), bool(result_matrix[next_row][next_col])]): current_direction_index +=1 else: row,col=next_row,next_col except Exception as e: break return result_matrix if __name__ == "__main__": test_result=solve_example_problem(4,5) for line in test_result: print(line) ``` 上述代码片段展示了如何通过模拟实现一个螺旋状填充整数值至指定尺寸矩形中的过程作为示范案例之一[^4]。 ####
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