LeetCode-Sum of Even Numbers After Queries

本文探讨了一种在数组上执行特定操作并查询结果的方法。给定一个整数数组A和一系列查询,每次查询将对数组的指定位置进行值修改,并返回修改后数组中所有偶数值的总和。通过预先计算和条件判断,实现了一个高效解决方案。

Description:
We have an array A of integers, and an array queries of queries.

For the i-th query val = queries[i][0], index = queries[i][1], we add val to A[index]. Then, the answer to the i-th query is the sum of the even values of A.

(Here, the given index = queries[i][1] is a 0-based index, and each query permanently modifies the array A.)

Return the answer to all queries. Your answer array should have answer[i] as the answer to the i-th query.

Example 1:

Input: A = [1,2,3,4], queries = [[1,0],[-3,1],[-4,0],[2,3]]
Output: [8,6,2,4]
Explanation: 
At the beginning, the array is [1,2,3,4].
After adding 1 to A[0], the array is [2,2,3,4], and the sum of even values is 2 + 2 + 4 = 8.
After adding -3 to A[1], the array is [2,-1,3,4], and the sum of even values is 2 + 4 = 6.
After adding -4 to A[0], the array is [-2,-1,3,4], and the sum of even values is -2 + 4 = 2.
After adding 2 to A[3], the array is [-2,-1,3,6], and the sum of even values is -2 + 6 = 4.

Note:

  • 1 <= A.length <= 10000
  • -10000 <= A[i] <= 10000
  • 1 <= queries.length <= 10000
  • -10000 <= queries[i][0] <= 10000
  • 0 <= queries[i][1] < A.length

题意:给定一个整数数组A和一个查询数组queries,对于queries中的每一次查询,先执行对A中的A[index]处的值加上val(index=queires[i][1],val=queries[i][0],i∈[0,queries.length−1]index = queires[i][1], val = queries[i][0],i \in[0, queries.length - 1]index=queires[i][1]val=queries[i][0]i[0,queries.length1]),之后求A中所有偶数的和的值;

解法:因为每一次的操作仅仅只对A中的一个元素进行值的操作,所以我们可以在此操作之前先求得初始时A中所有偶数的和为even;之后,对查询数组的每一个操作,假设此时要操作的位置为i,有下面几种情况

  • 如果A[i]为奇数 && queries[i][0]为奇数,那么进行累加之后A[i]的值必定为偶数,此时even的值需要加上A[i]和queries[i][0];
  • 如果A[i]为奇数 && queries[i][0]为偶数,那么进行累加之后A[i]的值仍然为奇数,此时even的值不变;
  • 如果A[i]为偶数 && queries[i][0]为偶数,那么进行累加之后A[i]的值仍然为偶数,此时even的值需要加上queries[i][0];
  • 如果A[i]为偶数 && queries[i][0]为奇数,那么进行累加之后A[i]的值为奇数,此时even的值需要减去A[i]和queries[i][0];
Java
class Solution {
    public int[] sumEvenAfterQueries(int[] A, int[][] queries) {
        int[] res = new int[queries.length];
        int even = 0;
        int ind = 0;
        for (int a: A) {
            even = a % 2 == 0 ? even + a : even;
        }
        for (int[] query: queries) {
            if (Math.abs(A[query[1]]) % 2 == 1 && Math.abs(query[0]) % 2 == 1) {
                even += query[0] + A[query[1]];
            } else if (A[query[1]] % 2 == 0) {
                if (query[0] % 2 == 0) {
                    even += query[0];
                } else {
                    even -= A[query[1]];
                }
            }
            A[query[1]] += query[0];
            res[ind++] = even;
        }

        return res;
    }
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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