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【NO.1 查看句子中的数字是否递增】
解题思路
签到题。
代码展现
class Solution {
public boolean areNumbersAscending(String s) {
var strList = s.split(" ");
int last = -1;
for (var str : strList) {
try {int num = Integer.parseInt(str);
if (num <= last) {return false;}
last = num;
} catch (NumberFormatException ignored) {}}
return true;}
}
【NO.2 繁难银行零碎】
解题思路
约等于签到题。如果题目阐明“可能多集体同时操作”还好一些，那就须要加锁了。
代码展现
class Bank {
long[] balance;
public Bank(long[] balance) {
this.balance = balance;}
public boolean transfer(int account1, int account2, long money) {
account1--;
account2--;
if (account1 >= balance.length || account2 >= balance.length || balance[account1] < money) {return false;}
balance[account1] -= money;
balance[account2] += money;
return true;}
public boolean deposit(int account, long money) {
account--;
if (account >= balance.length) {return false;}
balance[account] += money;
return true;}
public boolean withdraw(int account, long money) {
account--;
if (account >= balance.length || balance[account] < money) {return false;}
balance[account] -= money;
return true;}
}
【NO.3 统计按位或能失去最大值的子集数目】
解题思路
数据范畴很小，枚举所有子集即可。
代码展现
class Solution {
public int countMaxOrSubsets(int[] nums) {
int max = 0;
for (int num : nums) {max |= num;}
int res = 0;
for (int i = 1; i < (1 << nums.length); i++) {
int or = 0;
for (int j = 0; j < nums.length; j++) {if (((1 << j) & i) != 0) {or |= nums[j];
}
}
res += or == max ? 1 : 0;
}
return res;}
}
【NO.4 达到目的地的第二短时间】
解题思路
Dijkstra 求次短路即可。须要额定解决的就是红绿灯的转换，下述代码中，将等红灯的工夫算做达到这个点的工夫，比方从 A 走到点 B 后须要在点 B 等红灯 x 分钟，那么就相当于 A 到 B 的门路长为 time + x 分钟。
代码展现
class Solution {
static class Node implements Comparable<Node> {
int min;
int idx;
public Node(int min, int idx) {
this.min = min;
this.idx = idx;
}
@Override
public int compareTo(Node o) {return min - o.min;}}
public int secondMinimum(int n, int[][] edges, int time, int change) {
List<List<Integer>> graph = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {graph.add(new ArrayList<>());
}
for (var e : edges) {graph.get(e[0] - 1).add(e[1] - 1);
graph.get(e[1] - 1).add(e[0] - 1);
}
int result = 0; // 最终答案
int[][] min = new int[2][n]; // min[0] 最短路；min[1] 次短路 (min 数组蕴含等待时间)
Arrays.fill(min[0], 0x3f3f3f3f);
Arrays.fill(min[1], 0x3f3f3f3f);
min[0][0] = 0;
PriorityQueue<Node> heap = new PriorityQueue<>();
heap.add(new Node(0, 0));
while (!heap.isEmpty()) {Node node = heap.poll();
if (min[1][node.idx] < node.min) {continue;}
for (int nxt : graph.get(node.idx)) {
int nxtMin = node.min + time;
nxtMin += waitRedLight(nxtMin, change);
if (nxtMin < min[0][nxt]) {
int tmp = nxtMin;
nxtMin = min[0][nxt];
min[0][nxt] = tmp;
heap.add(new Node(min[0][nxt], nxt));
}
if (nxtMin < min[1][nxt] && min[0][nxt] < nxtMin) {if (nxt == n - 1) {result = node.min + time;}
min[1][nxt] = nxtMin;
heap.add(new Node(min[1][nxt], nxt));
}
}
}
return result;}
private int waitRedLight(int now, int change) {
if ((now / change) % 2 == 0) {return 0;}
return change - (now % change);}
}
