sjsjs11的博客

人和座位由一个整数数组 row 表示，其中 row[i] 是坐在第 i 个座位上的人的 ID。情侣们按顺序编号，第一对是 (0, 1)，第二对是 (2, 3)，以此类推，最后一对是 (2n-2, 2n-1)。官解使用的是并查集方法，但贪心更加简单高效，将情侣编号变成一样，然后开始两两遍历row，如果row[i]和row[i+1]编号不一样，就去后面的row查找与row[i]相同的编号，然后调换顺序。解释: 只需要交换row[1]和row[2]的位置即可。输入: row = [0,2,1,3]

我们遍历每个经过的加油站以及终点，我们用curr和prev来记录相邻两个地方之间的距离，如果油够经过这段距离，我们就不用进行操作，只要将当前加油站油的数量加入到优先队列q中即可。如果油不够经过这段距离，那么我们就需要在之前的加油站进行加油，我们优先在有最多油的加油站加油，也就是q.top()，并且记录ans，直到油够经过这段距离位置。输入：target = 100, startFuel = 10, stations = [[10,60],[20,30],[30,30],[60,40]]地，则返回 -1。

那么在上一个课程中，m + n是小于上一个课程的结束时间的，由于我们将m替换成比m小的当前课程的天数，而当前课程的结束时间又大于上一个课程的结束时间，所以替换后，一定可以保证不会超过当前课程的结束天数。输入：courses = [[100, 200], [200, 1300], [1000, 1250], [2000, 3200]]第二，修第 3 门课，耗费 1000 天，在第 1100 天完成，在第 1101 天开始下门课程。你的学期从第 1 天开始。输入：courses = [[3,2],[4,3]]

我们模拟从建筑1向建筑n移动，当出现前面建筑更高的时候，就将deltaH放到最小堆q中，如果最小堆里元素数量大于梯子数量，那么我们就弹出最小高差来使用砖块，以保证最高差都是用梯子。输入：heights = [4,12,2,7,3,18,20,3,19], bricks = 10, ladders = 2。输入：heights = [4,2,7,6,9,14,12], bricks = 5, ladders = 1。你从建筑物 0 开始旅程，不断向后面的建筑物移动，期间可能会用到砖块或梯子。

如果当前房间是怪物房间，则将它放到堆中，我们如果受到当前房间效果后生命值不为正，那么就说明我们要将之前的最大怪物伤害的房间放到末尾，所以我们就将最小堆堆顶的值加到hp上，并且ans++代表我们进行了一次调整，然后用delay来储存我们调整到末尾的伤害是多少。当遍历完成后，如果hp += delay不为正数，那么返回-1，否则返回ans。假定小扣原计划按房间编号升序访问所有房间补血/打怪，为保证血量始终为正值，小扣需对房间访问顺序进行调整，每次仅能将一个怪物房间（负数的房间）调整至访问顺序末尾。

我们可以使用贪心的算法，我们每次都挑选出最多数量的字符，然后看字符串的最后两个字符和这个字符是否一样，如果一样的话就挑选数量第二多的字符，直到找到合适的字符。如果字符串中不含有任何 ‘aaa’，‘bbb’ 或 ‘ccc’ 这样的字符串作为子串，那么该字符串就是一个「快乐字符串」。s 中 最多 有a 个字母 ‘a’、b 个字母 ‘b’、c 个字母 ‘c’。s 中只含有 ‘a’、‘b’ 、‘c’ 三种字母。输入：a = 1, b = 1, c = 7。输入：a = 2, b = 2, c = 1。

场景1：m-1>n，即没有足够多的其他任务填充aaaa中的空，所以反过来考虑，将n个其他任务平铺，bbccdd，最多可以在其中插入n+1（左右端点都可以插入）个任务a，由m-1>n知，m>n+1，可以完成目标，此时花费的时间是n+n+1；一旦所有项目中的全部阶段任务都完成，或者执行仅剩的一个阶段任务将会导致你违反上面的规则，你将 停止工作。对于场景2中的情况，我们优先使用阶段最多的任务与阶段第二多的任务交替进行，然后两个任务的阶段数量不断缩减，当。每周，你将会完成 某一个 项目中的 恰好一个 阶段任务。

谁多用谁，定义一个字符串ans，当a和b都大于0的时候，如果a的数量比b的数量多，ans就加上aab，如果b数量多，ans就加入bba，如果相同，就推入ab。并且都在更新ans后，更新a和b可使用的次数。当a或者b有一者为0的时候，那么接下来的字符就都是a或者都是b。s的长度为a+b，且正好包含a个‘a’字母与b个‘b’字母；解释：“abb”,“bab”和“bba”都是正确答案。对于给定的a和b，保证存在满足要求的s。输入：a=1,b=2。

这道题使用贪心算法是最高效的做法，我们观察题目，假设我们每一次沿着水平线都切到底，那么沿着该水平线切的次数就是垂直方向有多少块蛋糕，那么开销就要乘以垂直方向蛋糕的数量。那么也就是说我们应该优先沿着开销大的水平线切，否则放到后面切的话，可能该水平线切到底的开销就要乘以更多的倍数。horizontalCut 的大小为 m - 1 ，其中 horizontalCut[i] 表示沿着水平线 i 切蛋糕的开销。沿着水平线 1 切开 2 x 1 的蛋糕块，开销为 3。

我们采用贪心的思想，实际上R和L相撞，也就是两个车停下，碰撞+2，R或L和S相撞，也就是一个车停下，碰撞+1。所以也就是，除了开头为L和结尾为R的不会影响结果的车，其他L和R的车的数量一定会碰撞并且停下，那么碰撞数量就是这些L和R的车的总和。我们在代码开头，用两个while将指针跳过不影响结果的元素，然后统计L和R的数量，最终结果就是碰撞数。碰撞发生后，涉及的车辆将无法继续移动并停留在碰撞位置。因此，将会在道路上发生的碰撞总次数是 0。当一辆移动的车和一辆静止的车相撞时，碰撞次数加 1。

表示nums[i]可以接在down[i-1]的最长下降摆动子序列后面的情况，那怎么能说明down[i-1]中的最长下降摆动子序列的最后一个元素不大于nums[i-1]呢，实际上我们可以采用反证的方法，如果down[i-1]中最长下降摆动子序列的最后一个元素大于nums[i-1]的话，那么nums[i-1]则会成为down[i-1]的最后一个元素。其中一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ，各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8)。，其中 n 是序列的长度。

解释：在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5 - 1 = 4。随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6 - 3 = 3。输入：prices = [7,1,5,3,6,4]返回 你能获得的 最大 利润。

我们可以思考，将t想象成一个栈，先进后出，然后当栈顶元素的值，也就是t的末尾的值比字符串s中的任何一个字符都要小的时候，那么我们就要将栈顶元素推入p中，也就是写出来的字符串，这样才能保证最小字典序列。，由于0代表a，1代表b…执行第一个操作四次，得到 p=“” ，s=“” ，t=“bdda”。执行第一个操作三次，得到 p=“” ，s=“” ，t=“zza”。执行第一个操作，得到 p=“ab” ，s=“” ，t=“c”。执行第二个操作，得到 p=“abc” ，s=“” ，t=“”。

我们需要的是len的长度，len++的来源于nums[i]大于d[len]，如果d[len]被替换成更小的nums[i]，会对后续的len++有正面影响，如果nums[i]替换掉的不是d[len]，假设是d[len-1]，那么会减小d[len-1]的值，在后续的nums[i]的替换中，会变得更容易被选为pos，从而替换d[len-1]，然后对后续的len++有正面影响。由于nums[i]经过二分查找，肯定比d[pos+1]要小，所以在相同长度的子序列中，末尾最小元素就为nums[i]。：O(nlogn)。

我们要找的实际上有两个递增区间，一个是[3]（第一个区间的最小值默认为0），他最大值3减去最小值0的差为3，第二个递增区间是[1,2]，2-1=1，所以差为1。解释：(initial)[0,0,0,0] -> [1,1,1,1] -> [1,1,1,2] -> [2,1,1,2] -> [3,1,1,2] (target)。解释：(initial)[0,0,0,0,0] -> [1,1,1,1,1] -> [2,1,1,1,1] -> [3,1,1,1,1]输入：target = [1,2,3,2,1]

当新区间的左端点要比堆顶元素(最小右端点)大的时候，那么就将这个区间分到堆顶元素所在的组中，由于我们只需要记录每个组的最大右端点，那么就将堆顶元素替换成新区间的右端点，然后priority_queue将会保证堆顶元素是最小的（所有组的最大右端点比较后的最小的最大右端点）。比方说区间 [1, 5] 和 [5, 8] 相交。输入：intervals = [[5,10],[6,8],[1,5],[2,3],[1,10]]输入：intervals = [[1,3],[5,6],[8,10],[11,13]]

如果不是的话，说明会重叠，这时候就要更新merged最后一个区间的第二个元素，如果interval[1]较大，就将merged最后一个区间的第二个元素更改为interval[1]来表示一个最大的完整的范围。如上图，我们的代码会判断第二个interval的第一个元素比第一个interval的第二个元素小，这时候就会进行合并的逻辑，返回[1,4]这个错误答案。输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]

在设备 0 上，batteryPercentages[0] > 0 ，现在有 1 个已测试设备，batteryPercentages 变为 [1,0,1,0,2]。在设备 2 上，batteryPercentages[2] > 0 ，现在有 2 个已测试设备，batteryPercentages 变为 [1,0,1,0,1]。在设备 1 上，batteryPercentages[1] > 0 ，现在有 1 个已测试设备，batteryPercentages 变为 [0,1,1]。

之后freq进行迭代，当coins >= price的时候，说明可以买得起这个价位的雪糕，然后用curCount来储存买得起雪糕的数量。商店中新到 n 支雪糕，用长度为 n 的数组 costs 表示雪糕的定价，其中 costs[i] 表示第 i 支雪糕的现金价格。，其中 n 是数组 costs 的长度。解释：Tony 可以买下所有的雪糕，总价为 1 + 6 + 3 + 1 + 2 + 5 = 18。解释：Tony 可以买下标为 0、1、2、4 的雪糕，总价为 1 + 3 + 2 + 1 = 7。

选择 {2,7} 是不可行的，它的结果数组为 [3,3,3,3,5,5,5]，新数组长度大于原数组的二分之一。解释：选择 {3,7} 使得结果数组为 [5,5,5,2,2]、长度为 5（原数组长度的一半）。给你一个整数数组 arr。大小为 2 的可行集合有 {3,5},{3,2},{5,2}。输入：arr = [3,3,3,3,5,5,5,2,2,7]返回 至少 能删除数组中的一半整数的整数集合的最小大小。解释：我们只能选择集合 {7}，结果数组为空。输入：arr = [7,7,7,7,7,7]

这道题首先题目给出了你capacity和rocks两个动态数组vector，这是比较常见的贪心题，我们首先先计算背包最大容量和背包现有的石头的差，计算出背包剩余空间。输入：capacity = [2,3,4,5], rocks = [1,2,4,4], additionalRocks = 2。输入：capacity = [10,2,2], rocks = [2,2,0], additionalRocks = 100。请你将额外的石头放入一些背包中，并返回放置后装满石头的背包的 最大 数量。

for(auto [_,sb] : freq)是结构化绑定，由于我们不需要用到freq的第一个元素，所以用" _ "来表示在结构化绑定中忽略该元素。解释：先移除 4、2 ，然后再移除两个 1 中的任意 1 个或者三个 3 中的任意 1 个，最后剩下 1 和 3 两种整数。给你一个整数数组 arr 和一个整数 k。现需要从数组中恰好移除 k 个元素，请找出移除后数组中不同整数的最少数目。输入：arr = [4,3,1,1,3,3,2], k = 3。解释：移除 1 个 4 ，数组中只剩下 5 一种整数。