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@TOC
一、本周周赛总结
- 再次感觉到本人的菜。
- 最初一题图论,是真的不会,打死都不会。
- 赛后看大佬解说,照着大佬代码复写,大略了解了,然而再给我一道新题,预计还是做不进去。
- 得练。
二、[Easy] 6101. 判断矩阵是否是一个 X 矩阵
链接: 6101. 判断矩阵是否是一个 X 矩阵
1. 题目形容
- 判断矩阵是否是一个 X 矩阵
难度:简略
如果一个正方形矩阵满足下述 全副 条件,则称之为一个 X 矩阵:
- 矩阵对角线上的所有元素都 不是 0
- 矩阵中所有其余元素都是 0
给你一个大小为 n x n
的二维整数数组 grid
,示意一个正方形矩阵。如果 grid
是一个 X 矩阵 ,返回 true
;否则,返回 false
。
示例 1:
<img style=”width: 311px; height: 320px;” src=”https://assets.leetcode.com/uploads/2022/05/03/ex1.jpg” alt=””>
输出:grid = [[2,0,0,1],[0,3,1,0],[0,5,2,0],[4,0,0,2]]
输入:true
解释:矩阵如上图所示。X 矩阵应该满足:绿色元素(对角线上)都不是 0,红色元素都是 0。因而,grid 是一个 X 矩阵。
示例 2:
<img style=”width: 238px; height: 246px;” src=”https://assets.leetcode.com/uploads/2022/05/03/ex2.jpg” alt=””>
输出:grid = [[5,7,0],[0,3,1],[0,5,0]]
输入:false
解释:矩阵如上图所示。X 矩阵应该满足:绿色元素(对角线上)都不是 0,红色元素都是 0。因而,grid 不是一个 X 矩阵。
提醒:
n == grid.length == grid[i].length
3 <= n <= 100
0 <= gridi <= 105
2. 思路剖析
定级 Easy。
按题意模仿即可。
3. 代码实现
class Solution:
def checkXMatrix(self, grid: List[List[int]]) -> bool:
m,n = len(grid),len(grid[0])
for i in range(m):
for j in range(n):
if i == j and grid[i][j] == 0:
return False
if i+j == m-1 and grid[i][j] == 0:
return False
if not (i==j or i+j==m-1) and grid[i][j] != 0:
return False
return True
三、[Medium] 6100. 统计搁置房子的形式数
链接: 6100. 统计搁置房子的形式数
1. 题目形容
- 统计搁置房子的形式数
难度:中等
一条街道上共有 n * 2
个 地块,街道的两侧各有 n
个地块。每一边的地块都按从 1
到 n
编号。每个地块上都能够搁置一所房子。
现要求街道同一侧不能存在两所房子相邻的状况,请你计算并返回搁置屋宇的形式数目。因为答案可能很大,须要对 109 + 7
取余后再返回。
留神,如果一所房子搁置在这条街某一侧上的第 i
个地块,不影响在另一侧的第 i
个地块搁置房子。
示例 1:
输出:n = 1
输入:4
解释:可能的搁置形式:1. 所有地块都不搁置房子。2. 一所房子放在街道的某一侧。3. 一所房子放在街道的另一侧。4. 搁置两所房子,街道两侧各搁置一所。
示例 2:
<img style=”width: 500px; height: 500px;” src=”https://assets.leetcode.com/uploads/2022/05/12/arrangements.png” alt=””>
输出:n = 2
输入:9
解释:如上图所示,共有 9 种可能的搁置形式。
提醒:
1 <= n <= 104
2. 思路剖析
定级 Medium。
- 理论是斐波那契数列,较量时没看进去,写了记忆化搜寻,反正也过了。
- 路线两边没有相互限度,而且两边状况理论雷同,因而算一边,而后平方即可。
- 第 0 块地,只有 1 种办法,就是不放。
- 第 i 块地,如果本人放,只能从上块地不放的状况转移过去;如果本人不放,上块地能够放或不放。
3. 代码实现
class Solution:
def countHousePlacements(self, n: int) -> int:
mod = 10**9+7
def q_pow(base, power):
res = 1
while power > 0:
if power & 1 == 1:
res = res * base % mod
power >>= 1
base = base * base % mod
return res % mod
@cache
def dfs(i,has):
if i == 0:
return 1
ans = dfs(i-1,False)
if not has:
ans += dfs(i-1,True)
return ans % mod
ret = (dfs(n-1,False) + dfs(n-1,True)) %mod
return ret*ret%mod
四、[Hard] 5229. 拼接数组的最大分数
链接: 5229. 拼接数组的最大分数
1. 题目形容
- 拼接数组的最大分数
难度:艰难
给你两个下标从 0 开始的整数数组 nums1
和 nums2
,长度都是 n
。
你能够抉择两个整数 left
和 right
,其中 0 <= left <= right < n
,接着 替换 两个子数组 nums1[left...right]
和 nums2[left...right]
。
- 例如,设
nums1 = [1,2,3,4,5]
和nums2 = [11,12,13,14,15]
,整数抉择left = 1
和right = 2
,那么nums1
会变为[1,12,13,4,5]
而nums2
会变为[11,2,3,14,15]
。
你能够抉择执行上述操作 一次 或不执行任何操作。
数组的 分数 取 sum(nums1)
和 sum(nums2)
中的最大值,其中 sum(arr)
是数组 arr
中所有元素之和。
返回 可能的最大分数。
子数组 是数组中间断的一个元素序列。arr[left...right]
示意子数组蕴含 nums
中下标 left
和 right
之间的元素(含 下标 left
和 right
对应元素)。
示例 1:
输出:nums1 = [60,60,60], nums2 = [10,90,10]
输入:210
解释:抉择 left = 1 和 right = 1,失去 nums1 = [60,90,60] 和 nums2 = [10,60,10]。分数为 max(sum(nums1), sum(nums2)) = max(210, 80) = 210。
示例 2:
输出:nums1 = [20,40,20,70,30], nums2 = [50,20,50,40,20]
输入:220
解释:抉择 left = 3 和 right = 4,失去 nums1 = [20,40,20,40,20] 和 nums2 = [50,20,50,70,30]。分数为 max(sum(nums1), sum(nums2)) = max(140, 220) = 220。
示例 3:
输出:nums1 = [7,11,13], nums2 = [1,1,1]
输入:31
解释:抉择不替换任何子数组。分数为 max(sum(nums1), sum(nums2)) = max(31, 3) = 31。
提醒:
n == nums1.length == nums2.length
1 <= n <= 105
1 <= nums1[i], nums2[i] <= 104
2. 思路剖析
定级 Hard。
这题看起来唬人,理论能够转化成一个简略题。
- 咱们假如指标是从 nums1 中找一段给 nums2,使 s2=nums2 最大,设这一段为区间[l,r]。
- 那么 s2 将会变成 s2-nums[l,r]+nums1[l,r]。即 s2+diff[l,r],diff[i]=nums1[i]-nums2[i]
- diff 能够用 O(n) 解决进去,问题转化成,寻找 diff 中最大子串和。
- 这是一道简略的 dp 入门题,也是我的入坑题。
- 最初,咱们别离探讨从 nums1 给 nums2,和从 num2 给 num1 的状况,取 max 即可。
- 非凡的,这题能够不转化,那么加 max(diff)的时候, 正数置 0.
3. 代码实现
class Solution:
def maximumsSplicedArray(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:
n = len(nums1)
def max_subarr(nums1,nums2):
s2 = sum(nums2)
diff = [nums1[i]-nums2[i] for i in range(n)]
for i in range(1,n):
if diff[i-1] >0 :
diff[i] += diff[i-1]
return s2 + max(0,max(diff))
return max(max_subarr(nums1,nums2),max_subarr(nums2,nums1))
五、[Hard] 6103. 从树中删除边的最小分数
链接: 6103. 从树中删除边的最小分数
1. 题目形容
- 从树中删除边的最小分数
难度:艰难
存在一棵无向连通树,树中有编号从 0
到 n - 1
的 n
个节点,以及 n - 1
条边。
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums
,长度为 n
,其中 nums[i]
示意第 i
个节点的值。另给你一个二维整数数组 edges
,长度为 n - 1
,其中 edges[i] = [ai, bi]
示意树中存在一条位于节点 ai
和 bi
之间的边。
删除树中两条 不同 的边以造成三个连通组件。对于一种删除边计划,定义如下步骤以计算其分数:
- 别离获取三个组件 每个 组件中所有节点值的异或值。
- 最大 异或值和 最小 异或值的 差值 就是这一种删除边计划的分数。
- 例如,三个组件的节点值别离是:
[4,5,7]
、[1,9]
和[3,3,3]
。三个异或值别离是4 ^ 5 ^ 7 = 6
、1 ^ 9 = 8
和3 ^ 3 ^ 3 = 3
。最大异或值是8
,最小异或值是3
,分数是8 - 3 = 5
。
返回在给定树上执行任意删除边计划可能的 最小 分数。
示例 1:
<img style=”width: 193px; height: 190px;” src=”https://assets.leetcode.com/uploads/2022/05/03/ex1drawio.png” alt=””>
输出:nums = [1,5,5,4,11], edges = [[0,1],[1,2],[1,3],[3,4]]
输入:9
解释:上图展现了一种删除边计划。- 第 1 个组件的节点是 [1,3,4],值是 [5,4,11]。异或值是 5 ^ 4 ^ 11 = 10。- 第 2 个组件的节点是 [0],值是 [1]。异或值是 1 = 1。- 第 3 个组件的节点是 [2],值是 [5]。异或值是 5 = 5。分数是最大异或值和最小异或值的差值,10 - 1 = 9。能够证实不存在分数比 9 小的删除边计划。
示例 2:
<img style=”width: 287px; height: 150px;” src=”https://assets.leetcode.com/uploads/2022/05/03/ex2drawio.png” alt=””>
输出:nums = [5,5,2,4,4,2], edges = [[0,1],[1,2],[5,2],[4,3],[1,3]]
输入:0
解释:上图展现了一种删除边计划。- 第 1 个组件的节点是 [3,4],值是 [4,4]。异或值是 4 ^ 4 = 0。- 第 2 个组件的节点是 [1,0],值是 [5,5]。异或值是 5 ^ 5 = 0。- 第 3 个组件的节点是 [2,5],值是 [2,2]。异或值是 2 ^ 2 = 0。分数是最大异或值和最小异或值的差值,0 - 0 = 0。无奈取得比 0 更小的分数 0。
提醒:
n == nums.length
3 <= n <= 1000
1 <= nums[i] <= 108
edges.length == n - 1
edges[i].length == 2
0 <= ai, bi < n
ai != bi
edges
示意一棵无效的树
2. 思路剖析
定级 Hard。
这题真的难啊!
不会做啊!
题解都看不懂啊!
最初照着大佬代码复写硬啃才过的。
- 因为异或的性质,咱们无奈剪枝,即:枚举两条边,只能用 O(n^2)来做,且列举所有删除后,三局部的异或和来更新答案。
- 题目数据范畴是 1000,枚举曾经 n^2 了,因而咱们须要一个 O(1)的办法计算删除两条边后,三局部的异或和。
- 较量时我有用的并查集,总体复杂度是 O(n^3),不出预料 TLE 了,不过的确不会做,就这么交了也没方法,交着玩呗。
-
正确做法:
- 轻易选一个节点作为根节点(这里选 0),把这无向图预处理成树,而后预处理每个子树的异或和,记在子树的根上。
- 那么删除两条边后,三局部的异或和都能够通过 O(1)计算出来了。
- 这 2 条边 i,j 别离探讨三种状况:
1) i 是 j 的前辈。
2) j 是 i 的前辈.
3) i,j 没有前辈关系。
4) 参考以下摘录 @灵茶山艾府 大佬的图。
5) 这三种状况下,三局部的异或和都是能够 O(1)计算出来的。
- 那么如何预处理子树异或和以及判断前辈关系呢。
- dfs 解决子树异或和,这个比较简单。
- 前辈关系,波及到一个工夫戳的概念,定义一个全局的计数器,其实就是先根遍历时,节点的拜访程序,用这个工夫戳来记录:
每个节点的进入工夫 in 和退出工夫 out。 - 那么如果 u 是 v 的前辈,则有 _in[u] <= _in[v] <= _out[u],反之亦然,能够用这个判断。
- 最初还要调整一下边中,给出 u,v 的程序,让前辈在前边,等于给边方向,这样好写。
3. 代码实现
class Solution:
def minimumScore(self, nums: List[int], edges: List[List[int]]) -> int:
n,m = len(nums),len(edges)
graph = defaultdict(list)
for u,v in edges:
graph[u].append(v)
graph[v].append(u)
clock = 0
xor = [0] * n # 以 i 为根的子树异或和
_in = [0] * n
_out = [0] * n
# 返回以 u 为根的子树异或和,查问时,father 是 u 的父亲节点。# 同时计算 u 的出入工夫戳
def dfs(u, father):
nonlocal clock
clock += 1
_in[u] = clock
xor[u] = nums[u]
for v in graph[u]:
if v != father:
xor[u] ^= dfs(v,u)
_out[u] = clock
return xor[u]
dfs(0,-1)
# u 是 v 的前辈节点
def is_parent(u,v):
return _in[u] <= _in[v] <= _out[u]
# 对每条边给出节点的前后进行调整,让前辈在前边
# 等于给边方向
for e in edges:
if not is_parent(e[0],e[1]):
e[0],e[1] = e[1],e[0]
ans = inf
for (u1,v1),(u2,v2) in combinations(edges,2):
if is_parent(v2,u1): # j 边是 i 边的前辈,从下往上的三部分子树异或和别离为 v1,v2-v1, 根 -v2
a,b,c = xor[v1],xor[v2]^xor[v1],xor[0]^xor[v2]
elif is_parent(v1,u2): # i 边是 j 边的前辈,从下往上的三部分子树异或和别离为 v1,v1-v2, 根 -v1
a,b,c = xor[v2],xor[v1]^xor[v2],xor[0]^xor[v1]
else: # i,j 没有前辈关系(分属子树), 三局部别离为 v1,v2, 根 -v1-v2
a,b,c = xor[v1],xor[v2],xor[0]^xor[v1]^xor[v2]
ans = min(ans,max(a,b,c)-min(a,b,c))
if ans == 0:
return 0
return ans
六、参考链接
- 灵神的题解:DFS 工夫戳——解决树上问题的无力工具(Python/Java/C++/Go)
人生苦短,我用 Python!